上智大学大学院応用データサイエンス学位プログラムの設置の趣旨を記載した書類目次⓪ はじめに ........................................................................ 2① 設置の趣旨及び必要性 ............................................................ 3② 修士課程までの構想か，又は，博士課程の設置を目指した構想か。 .................... 9③ 研究科，専攻等の名称及び学位の名称 .............................................. 9④ 教育課程の編成の考え方及び特色（教育研究の柱となる領域（分野）の説明も含む。） .. 10⑤ 教育方法，履修指導，研究指導の方法及び修了要件 ................................. 16⑥ 特定の課題についての研究成果の審査を行う場合 ................................... 20⑦ 基礎となる学部（又は修士課程）との関係 ......................................... 21⑧ 「大学院設置基準」第 2 条の 2 又は第 14 条による教育方法の実施 ................. 22⑨ 取得可能な資格 ................................................................. 24⑩ 入学者選抜の概要 ............................................................... 24⑪ 教員組織の編制の考え方及び特色 ................................................. 26⑫ 施設・設備等の整備計画 ......................................................... 30⑬ 管理運営 ....................................................................... 33⑭ 自己点検・評価 ................................................................. 35⑮ 情報の公表 ..................................................................... 37⑯ 教育内容等の改善のための組織的な研修等 ......................................... 41-設置の趣旨（本文） - 1 -⓪ はじめにア

上智大学の沿革

上智大学の歴史は、1549年（天文18年）にカトリック修道会イエズス会の会員であった聖フランシスコ・
ザビエルが来日した時期にまでさかのぼる。フランシスコ・ザビエルは日本の文化水準が極めて高いことを理解し、「日本の都に大学を」との希望をローマのイエズス会本部に書き送っている。
それから350年余り後の1906年、ローマ教皇ピオ10世はイエズス会に対し、日本にカトリック大学を設立することを要請した。イエズス会はその要請を受諾し、十分な調査の後、1913年に上智大学（哲学科、ドイツ文学科、商科の3学科）を設立した。上智大学設立の準備のためにローマから派遣された3人のイエズス会
士はヨーロッパ出身者でありながら、東洋と西洋の双方の思想や事情に通じ、東洋と西洋の架け橋となって大学設立に尽力し、そのことが現在の上智大学の国際的性格の基礎を築いたといえよう。
近年では、2014年度には総合グローバル学部の設置、さらに2016年度には実践宗教学研究科の設置が行な
われ、9学部10研究科を擁する総合大学へと発展し、現在に至っている。

イ『上智大学 教育・研究・キャンパス再興 グランド・レイアウト』

本学は、2001年5月に、2013年度の創立100周年を見据え、大学改革の基本構想である『上智大学 教育・研究・キャンパス再興 グランド・レイアウト』を策定し、「世界に並び立つ大学」としてさらに躍進し、成熟するための基本的方針を学内外に公表した。これに基づき、21世紀を迎えるにあたり、国際化やグローバ
ル化・IT革命の進展・景気の低迷・少子高齢化の進行など、大学を取り巻く厳しい状況の中で、キリスト教
精神に基づく全人教育、グローバルなネットワークを生かした教育研究活動のさらなる展開、大学院の高度化・多様化など、上智大学の持つ特色や独自性を推進する種々の方策を検討し、実現してきた。
このグランド・レイアウトは完結型ではなく、時代の推移を見ながら絶えず見直し、改められて成長していくものであり、100周年を迎えた2013年には、次の100年の発展を支える基盤を強化するため新たに『グランド・レイアウト2.0』を公表し、現在本格的に始動させていた。一連の新学部や新研究科の新設設置は、フランシスコ・ザビエルから受け継がれているキリスト教精神を源泉とした上智大学創立当初からの教育の精神を備えつつ、今あるさまざまな地球規模の課題に対して果敢にチャレンジする人材の育成という、本学が果たすべき使命を根本に据えた上記の『グランド・レイアウト』の一環として実現されている。また。上述『グランド・レイアウト2.0』は、その骨格は活かしつつ、第一期において進捗が見られた項目については次のステップに移行、一層の努力が求められる項目については新たな方策を提示する形で、急速なグローバル化・高度情報化への対応、高等教育を取り巻く急速な環境変化、ならびに高等教育に期待される役割の変化も踏まえつつ、2019（令和2）年に『グランド・レイアウト2.1』として公表した。今般の新たな学位プログ
ラム開設も、この将来構想に掲げられたアクションプラン「建学の理念と教育精神を踏まえて次世代の大学
院教育の充実を図る」という項目を受けて、検討が進められてきた。

-設置の趣旨（本文） - 2 -① 設置の趣旨及び必要性
今般の構想は、大学院設置基準第３２条の２に定める「研究科等連係課程実施基本組織」として、本学大学院の経済学研究科、理工学研究科、地球環境学研究科との緊密な連係及び協力の下に、それらの研究科の教員組織および入学定員並びに既存の施設設備等を活用し、本学大学院に新たな修士課程として「応用デー
タサイエンス学位プログラム」を設置するものである。
具体的には、既存研究科を改組・転換するのではなく、既存研究科および新設の学位プログラム双方が支障のない範囲でその兼務教員の配置や入学定員の一部を移管することで、既存の資源を最大限に活用しながら、分野横断型かつ実務・実践力の養成という新たな要素を加味し、本学の中長期的なビジョン（「建学の理念と教育精神を踏まえて次代に向けたの大学院教育の充実を図る」）を実現し、新たな社会的ニーズや期待に積極的に対応し、本学としての社会的責任を全うすべく、新たな大学院教育プログラム＝学位プログラ
ムを設置するものである。
以下にその設置の理由と概要を説明する。
（１）社会的背景
21世紀の社会はデータが非常に高度なレベルで日常と連動する「データ駆動型社会」（【資料１】）となっており、国内外を問わず日々の生活や社会活動のあらゆる場面においてデータと繋がる中、当然ながら官民を問わずデータに向き合う力を備えていなければ社会でリーダー的役割を果たすことは難しくなってきている。この「データが社会を動かす時代」においては、あらゆる領域においてデータを利活用できる能力が求められるといって過言ではない。
近年では、「シチズンデータサイエンティスト」（【資料２】）という言葉も生まれている。自らはデータ分析そのものを行わなくても、施策を立案するときにデータを使ってエビデンスを示したり、同じ組織内や外部のパートナーなどとデータを共通言語として会話したりできる人材が、どの業種・企業にも求められるようになってきている。
特に現代において競争環境の苛烈化に直面する産業界に目を向けると、対処すべき経営課題は多様化・複雑化しており、変貌する事業環境に合わせて速やかに経営資源を再構築し、ビジネスモデルを革新していくことの中でデジタルトランスフォーメーション（DX）が求められている。情報化の進展に伴い、いわゆるビッグデータと呼ばれる大量の情報を取り扱う機会は増加の一途をたどっており、そのニーズは今後も分野を問わず高まることから、データサイエンスに係る専門人材の養成への参画は大学が担うべき役割の一つと考えられる。
このDXの推進にあたって、喫緊の課題として多くの企業が人材不足を挙げており、DX分野の人材育成が急務であることは、2022年5月に公表された内閣府に置かれた教育未来創造会議の提言「我が国の未来をけん引する大学等と社会の在り方について」でも記載されている（【資料３】）。DXの推進にデータサイエン
スの知識・技術は不可欠だが、人材が圧倒的に不足しており、企業は自社従業員を大学へ派遣しデータサイ
エンスを学ばせる動きが出ていることが示されている。企業の活動にデータサイエンスが必要とされているのは特定の分野・業種に限ったことではなく、あらゆる分野・業種で当該分野の知識・技術・人材が必要とされていることは報道もされている。（【資料４】）。
上述提言においては、データサイエンス等の履修促進や既存の理工系大学等における現職・実務家教員向けのリスキル・プログラムの開設への支援も明言されており、学びの場として大学院での教育強化も明記されている（【資料５】）。実務家教員や専任教員の配置、組織の整備など、産業界を巻き込んだリカレント-設置の趣旨（本文） - 3 -教育を実施する大学の仕組みづくりを支援すると明記されており、本学の構想もこうした社会動向を踏まえて設計されたものとなっている。
また、リカレント教育に関しても、単なる「学びなおし」の機会提供にとどまらず、修士以上レベルの必要性について議論が進んでいる。具体的には、国公私立大学と日本経済団体連合会（経団連）の代表者により構成される「採用と大学教育の未来に関する産学協議会」において、「産学協働による自律的なキャリア形成の推進」についての論点が公表されている（【資料６】）。この産学協議会が検討対象とする「リカレント教育」とは、リスキリングも含むもので、主に大学院レベルを想定していることが明記されており、特に受講形態に関して、従業員側が講座受講の成果を示すものとして学位の取得の必要性を感じていることが示されている。同時に、産業界も、数理・データサイエンス・AI（人工知能）分野では社内教育の難しさか
ら社外に人材そのものあるいは育成手段を求めていることが窺われる。
これは経済産業省が2021年3月に報告した「第1回 デジタル時代の人材政策に関する検討会報告『デジタル人材に関する論点』においても、すべての人に対して学び（直し）の機会が拡充されることが重要である
点が強調され、リカレント教育（社会人大学院）もまだまだ少なく、アメリカのように「転職」を前提として「大学院」に入って専門性を高めるといった流れが日本にはない中で、人材が積極的に「学びなおす」こ
とを可能とする取組や仕組みの構築について提言されている（【資料７】）。
「データサイエンス」「リカレント教育」という二つのキーワードをつなぐにあたっては、総務省が株式
会社野村総合研究所に委託した調査研究「データ駆動型社会の実現に向けた高度ICT人材に関する調査研究」の報告書において、この人材育成・拡充を進める際に必要となる視点が纏められている。具体的には、「学習機会の拡大」「実務に近い経験の充実」「最先端人材の拡充」の三つが挙げられ、各視点において企業と大学が連携した活動が重要であることが示されている（【資料８】）。
本学では、2020年度から正課外の公開講座として社会人向け集中研修プログラム「ソフィア・プロフェッショナルスタディーズ」を開講している。当該講座は、実業界と本学が一体となって産学協働の学びの場を創成する新たな試みで、国際通用性と創造性をテーマにした社会人の学びの場の形成を、会員企業との連携によって進めている。新たな学びの場として、新しい社会、ビジネスの創造に向けた革新的な着想を引き出す工夫を加えた講座の編成を意識する中で重要領域として「データサイエンス」は位置づけられており、すでに複数のデータサイエンス講座が開講されている。こうした講座展開における知見や、会員企業の意見や提言も今回の応用データサイエンス学位プログラム設置構想に取り入れられている。
（２）本学における取り組み（学部レベル）
内閣府が2019年に公表した「AI戦略 2019」では、「数理・データサイエンス・AI」の基礎知識は全国民が習得し、あらゆる分野で活躍できる人材となることを目指すという内容が盛り込まれ、リテラシーレベル
では中等教育からの導入を目標にすることが掲げられた。「未来への基盤作り」、「産業・社会の基盤作
り」、「倫理」の各分野（教育改革、研究開発、社会実装、データ、デジタル・ガバメント、中小・新興企
業支援、社会原則）における各具体目標と取り組みを特定することが謳われている（【資料９】）。
こうした社会動向も意識しながら、既に本学では、学部レベルで先んじて全学横断的にデータサイエンスに係る教育を積極的に導入してきた。2015年度には全学共通教育の中で「データサイエンスプログラム」という履修プログラム（要件にしたがって必要科目を修得すれば修了証明書が発行される体系的なプログラ
ム）を整備した（【資料10】）。同プログラムは基礎科目と応用科目で構成され、経営の視点に立ったデー
タ活用法を体系的に学ぶというコンセプトで設計されていた。同プログラムは、2022年度の全学共通科目のカリキュラム刷新にあわせて、文系・理系を問わず数理・データサイエンス・人口知能（AI）に関する知識-設置の趣旨（本文） - 4 -や技術、倫理について学ぶ機会を提供することを目的に再構成され、基礎知識・スキルおよびそれらを各専門分野に繋げるための応用基礎力を養うスタンダードコースと、より高度な知識・スキルを学び専門分野を牽引するエキスパート人材になるための応用力を養うアドバンスコースという二つの履修プログラムが整備された（【資料11】）。その前提となる2022年度の全学共通科目のカリキュラム刷新では、「データサイエ
ンス概論」（2単位）を全学生の必修科目とし、「データサイエンス」を全学共通科目の一つの柱として設定、新たに科目を開講するほか既存科目も含めて科目群を再構成し、体系的にデータサイエンスを学べる教育課程として整備した（【資料12】）。
これは、本学における全学共通科目の刷新という教学改革の流れに位置付けられている。人間中心の超ス
マート社会Society5.0への対応が迫られる変化の激しい社会で重要となるのは、大学4年間での学びで完結することなく生涯にわたって学び続ける力を身に付けた「自律した学修者」となることであり、そのような社会を生きる素養の一つとしてデータに向き合い、データを活用する力、すなわちデータリテラシーを重視
し、新しい全学共通科目の重要な柱の一つとして「データサイエンス」カテゴリーを設定することとした。
あわせて、この課題意識の下で運営体制を整備し、全学共通科目の構成や教員の授業手法などについて、学部の垣根を越えて統括的に検討・運営する専門組織としての「基盤教育センター」を2021年度に立ち上げるとともに、その下にデータサイエンスに係る教育課程を専門的に検討する教員組織として「データサイエン
ス領域」を立ち上げた。
キリスト教ヒューマニズムに基づく「他者のために、他者とともに」という大学の教育精神に表された人
間存在への眼差しを基礎に据え、多角的な視座から事象を読み解き、問いを立て、批判的に考える力、多様なバックグラウンドを持つ他者とのコミュニケーションをとる力、これまで積み上げられてきた知に学びながらも、将来を展望し、新しい知を創造する力を養うことを「基盤教育」は目指している。
基盤教育センターは、この教育目標を実現するために、全学共通のコア科目を提供するとともに、各学科の専門科目と、学部学科、言語教育研究センター、グローバル教育センターが提供する全学共通科目とを有機的に連携させたカリキュラムを設計・運営する役割を担っている。本センターにおいては、前述の通り、「自律した学修者」になるという基本コンセプトを設けているが、その中の「コア」部分として「人間理解」「思考の基盤」という二つの柱を設定している。「人間理解」は心と体を通して人間を理解しようとする「キリスト教人間学」と「身体知」の二つのカテゴリーから構成され、学び続ける基本となる知の技法を身に付ける「思考の基盤」には、クリティカルシンキングと表現力を身に付ける「思考と表現」とデータを読み書き、活用する力を身に付ける「データサイエンス」の二つのカテゴリーを設けた。「データサイエン
ス概論」の全学必修化に代表されるデータサイエンスに係る教育課程の強化は、学部レベルにおける全学共通教育の主要な改革のひとつであった。
（３）連係課程による新組織の設置
こうした学部教育における改革に引き続き、修士レベルにおいても多様な社会のニーズに応えることを検討する過程で、特定の学問分野に依拠した形で既存の研究科内に新たな専攻を設置すること、あるいは新たな研究科を設置することによって対応するのではなく、「2040年に向けた高等教育のグランドデザイン（答申）」において「多様で柔軟な教育プログラム」として掲げられた「学部、研究科等の組織の枠を越えた学位プログラム」としての展開が最も教育効果が高いと考えた。のちに大学院設置基準第三十条の二として纏められた「研究科等連係課程基本実施組織」により、大学が自らの判断で機動性を発揮し、学内の資源を活用して学部横断的な教育に積極的に取り組むことができるようになり、「学部、研究科等の組織の枠を越えた学位プログラム」を新たな類型として設置することが可能となった。

-設置の趣旨（本文） - 5 -我が国におけるデータサイエンスに係る教育は、これまで高等教育機関の主として理工学分野での環境整備によって進められてきた。一方で、これからのアナリスト、マーケティング担当者、企画立案者にも、データサイエンスに関する知見、例えばビッグデータへの質の高い親和性が求められ、ビッグデータが意味するところの本質的理解が不可欠であり、分析と活用、すなわち学術的な専門知識とそれを実社会で活用する
実践力の二つの側面からの人材育成が要請されていると考えられる。これを実現するためには、下記のような目的を掲げている、特に実務との関わりの深い三つの研究科が連携することで、より時宜にかなった大学
院教育の展開が必要と考えた。具体的には、「実際的な応用能力を有する職業専門家」や「企業実務の第一線で活躍する高度専門職業人」の育成を掲げる経済学研究科、「複合知と専門性を兼ね備えた知的能力を持
ち、人間社会に貢献できる知的人材」の育成を掲げる理工学研究科、「高度専門的な職業を担う人材と知的素養に優れた人材」の育成を掲げる地球環境学研究科は、いずれも学術的な知見を実社会で応用・展開する人材の養成を目的の一つとして掲げており、データサイエンスに関する教育・研究も展開している。ここで三つの研究科が連携することにより、学術的な専門知識と実社会で活用する実践力に加え、多様な専門知識や視座の涵養も加味して、これを実現できると考えた。この三つの研究科では、すでにビッグデータを用いたまさに「応用データサイエンス」の手法を取り入れた授業科目が複数展開されていたが、データサイエン
ス分野としての教育課程の体系化や教員間の連携はなされていなかった。それらの教育内容や専任教員の知見を「応用データサイエンス」というテーマの元に組織化・体系化し、「研究科等連係課程基本実施組織」のスキームを活用して新たな学位プログラムとして設定することは、非常に発展性があると考えられる。
本学は従前よりすべての学部・学科および研究科・専攻が四谷キャンパスに集約されており、ワンキャン
パスの中で集い、学べる環境の提供を大学の特徴のひとつとして掲げてきた。学部学科の枠を超えた柔軟な履修制度や横断プログラムの導入など、この効能は主に教育面において非常に優位性があるとされてきたが、研究面においてもその優位性の成果が見られている。代表的な例として、「人間の安全保障研究所」による研究活動が挙げられる。2017年度に文部科学省「私立大学研究ブランディング事業」に採択された「『人間の安全保障』実現に取り組む国際的研究拠点大学としてのブランド形成」というプログラムを、事業期間終了後も複数の研究科や研究所、センターがチームとなって運営する体制が必要であるという判断の下、グローバルかつ公益性の高い今日的課題の解決に寄与することを目指して研究所としての組織化するに至った。
こうしたワンキャンパスの優位性を教育面においても研究面においても展開することが、研究科等連係基
本実施組織の設置によってより高度なレベルで実現されることとなる。研究科同士の連携が物理的に行いやすい環境も、組織運営にあたってのハードルがもとより低いものとなっている。
加えて、このワンキャンパスの立地が東京の中心である四谷キャンパスであることも相当の優位性があると考えられる。本学の四谷キャンパスは、JR・東京メトロの四ツ谷駅から徒歩2分という場所にあり、交通の便の良さからも特に仕事を続けながら学位取得を目指す社会人にとっては望ましい環境である。後述する「教育課程編成の考え方及び特色」において述べられる選択科目の「インターンシップ」への参加においても、その多くは東京の中心地に本社を置く企業となるため、インターンシップの派遣先から本学キャンパスへの移動時間も軽減することが可能となる。
（４）人材養成の目的とディプロマ・ポリシー
本学位プログラムでは以下のとおり、データサイエンスを活用して「応用データサイエンスおよび関連分
野の発展に貢献できる人材」「人間社会の発展に貢献できる人材」を本学位プログラムにおいて養成する人
材として位置づけた（【資料13】）。

-設置の趣旨（本文） - 6 -＜応用データサイエンス学位プログラムの教育研究上の目的および養成する人材像＞
応用データサイエンスおよび関連分野の発展に寄与するとともに、データサイエンスに係る専門知識を実社会に応用・展開して、現代社会における多様な課題の解決に取り組み、人間社会の発展に貢献できる高度専門職業人の養成を目的とする。
課題解決には、必要なデータの選択から取得、分析と検討という一連のプロセスを実践できる能力が必要となるため、それに向けたカリキュラムを整備し、さらにインターンシップ、特定課題の作成を通じて、データサイエンスの基礎から応用までを実践できる能力を身につけた人材の輩出を、本学位プログラムにおける教育で実現する（【資料14】）。
前述の通り、あらゆる分野・業種でDX・AI・データ分析人材の需要は高まっており、今後もその傾向は続くことが予想されるものの、転職マーケットでは当該分野に強い人材が必ずしも多くない状況もあってか、人材獲得に苦慮する企業が多い。さらに、IT分野のニーズ拡大は今後も続き、2030年には中位シナリオ
で約59万人、高位シナリオでは約79万人の人材が不足するとの推計もある（【資料15】）。
また、デジタル化と脱炭素化が進展し、高い成長率を実現できると仮定した「高成長シナリオ」における2050年の労働需要の推計では、情報処理・通信技術者の職種で20%の増加が予想され、情報処理・通信技術の能力を持った人材が多く求められることとなる（【資料16】）。
データサイエンスは分析・解析をすることが役割であり、さまざまな手法を習得してそれを使えることが重要となる。ビジネス面から考えると、どのようなデータをどうまとめれば次のアクションにつながり課題
解決を目指せるかということが、あらゆるビジネスパーソンにとって必須のスキルになってくる。一方、現在の最新のスキルを大学院で身に付けたとしても、技術革新や社会変化が急速に進んでいるため、それらのスキルは数年で陳腐化してしまう。大学院修了後も、常に最新のスキルや知見を獲得し続けるためには、継続的な学びが不可欠である。本学位プログラムでは、学術的な専門知を深め、それを実社会に応用・展開する様々な手法を体験的に学びながら、その継続的な学びの基盤を形成することを目指している。社会が急速に変化する中でその変化に対応し、課題を解決できる人材の育成が本学位プログラムにおける人材養成の要だと考えるからである。
このような人材養成を行うべく、本学位プログラムのディプロマ・ポリシー（DP）は以下のとおり設定した。
＜ディプロマ・ポリシー＞
本学位プログラムでは、応用データサイエンスおよび関連分野の発展に寄与するとともに、専門知識を実社会に応用・展開し、データサイエンスを用いて人間社会の発展に貢献できる人材の養成を目的に、学生が修了時に身につけるべき能力や知識を次のように定めています。修了要件を満たし審査に合格すれば、これらを身につけたものと認め、学位を授与します。
(DP1) 応用データサイエンスおよび関連分野において最先端で活躍できる専門知識を身につけるとともに、新手法の開発や新分野の開拓をできる力(DP2) 自らの専門分野に加え、それ以外の自然科学あるいは社会科学との学際分野も含めて広範に学ぶことにより、データサイエンスが人間社会や地球環境に与える影響などを多面的に捉える力(DP3) 専門分野に関する課題について、データの収集，分析，活用まで幅広く実行できる力(DP4) 自らの研究成果を論理的に整理して的確に伝え、特定課題研究としてまとめる力-設置の趣旨（本文） - 7 -(DP5) 研究課題の達成を通じて、実社会においてグローバルレベルで即戦力となり、データ活用社
会を牽引する力「教育研究上の目的および養成する人材像」で示された「応用データサイエンスおよび関連分野の発展に寄与」「データサイエンスに係る専門知識を実社会に応用・展開」「現代社会における多様な課題の解決に取り組み」「人間社会の発展に貢献できる高度専門職業人」といった要素について、DPではより具体的な形で示した。例えば、「データサイエンスが人間社会や地球環境に与える影響などを多面的に捉える力」として、法と倫理といった領域も含めた高度の専門知識と幅広い知見や、「データの収集，分析，活用まで幅広く実行できる力」という表現に纏められる、多様なスキル、創造的思考力、批判的思考力と問題解決力、創造性、実践的コミュニケーション能力の形で示している。
こうしたDPの下で巣立っていく修了生の進路としては、これまで述べた通り、応用データサイエンスがカバーする領域は広範囲にわたり、業種や職種の別を問わないことから、特定のカテゴリーに収めることは難しい。また、多様な人材が必要となることを想定し、本学位プログラムでは、職歴（職務経験の有無や内容）、学歴（学士課程の学位分野）など様々なバックグラウンドを持った志願者を広く受け入れることとしており、その進路の多様性もさらに増すことになるが、ひとことで表現すると、データ活用社会を牽引する
高度職業専門人となる。より具体的な想定としては、グローバルレベルで即戦力となりうる、データ活用社
会を牽引する実務家やデータアーキテクト分析関連人材として、企業や官公庁等の組織において、分析コン
サルタント、データサイエンティスト、分析アーキテクト、プロジェクトマネジャー等として活躍することが見込まれる（【資料17】）。
（５）組織として研究対象とする中心的な学問分野組織として研究対象とする中心的な学問分野は連係する三つの研究科（経済学、理工学および地球環境学研究科）の専門分野を組み合わせた「工学」および「経済学」である。データサイエンスを様々な分野において応用するにあたり、分析と活用の両面において工学および経済学を柱として据えることで、大学院教育としての質を担保する。
しかしながら、この二分野のみが独立してそれぞれに教育課程編成が行われるものではなく、研究科等連携基本実施組織として、両学問分野が有機的に連携した形での授業科目編成や研究指導体制を構築する。
また、この二分野を中心としつつ、理学、経営学（商学）、環境学、農学、医学など多様な学問分野をカ
バーし、それらの学問分野を実社会に応用・展開していく力を養うことを主眼に置いて教育課程編成および教員組織編成を行っている。具体的には、教員組織は、連係研究科から兼務で参画する「兼務教員」8名（大槻、安納、ゴンサルベス、堀江、倉田、矢入、山中、山下）、本学位プログラム専属の「専務教員」4名（大原、百瀬、小林、伴）、合計12名の専任教員を中心に、連係研究科から科目提供の形で参画する兼担教員、学外から招聘する兼任教員で構成した。兼務教員および兼担教員は「工学」および「経済学」分野を中心とした各々の学問分野における研究実積を踏まえ、主に学術的な観点からの指導を行い、専務教員および兼任
教員はビジネス分野における豊富な実務経験を活かし、実務的観点から修了後の実社会における即戦力としての実践力の指導を行う。
この学術的観点と実務的観点を並立させる形で構成される教員組織および教育課程により、学術的な基盤に裏打ちされた専門知識と、それを実社会に応用・展開する実践力を兼ね備えた人材の養成を目的とし、工学や経済学を問わず、多様なバックグラウンドを持つ学生を受け入れ、大学院で培った知見を実社会で応用・展開する人材を送り出すための教育を展開する。

-設置の趣旨（本文） - 8 -② 修士課程までの構想か，又は，博士課程の設置を目指した構想か。
本学位プログラムは2年間の修士課程として設置する。

③ 研究科，専攻等の名称及び学位の名称
学位プログラム名称

応用データサイエンス学位プログラム

英訳名称

Graduate Degree Program of Applied Data Science

学位名称

修士（応用データサイエンス）

英訳名称

Master of Applied Data Science

本専攻の名称は「応用データサイエンス学位プログラム」とする。
データサイエンスの名称を冠した研究科・専攻は、国内では滋賀大学、横浜市立大学、武蔵野大学など複数の大学に設置されており、これまでの学問の蓄積を尊重・維持するという観点から、また後述する国際通用性の観点からも、学位プログラム名称には「データサイエンス」という名称は適切であると考える。同時に、本構想においては、データサイエンスに係る様々な学問分野の学術的知見を蓄積したうえで、それを実社会に広く応用・展開していくことを掲げるという意味で、「応用」という言葉を頭に付した。
この考え方は英語により表現するとよりわかりやすく、かつ通用性の高い Applied Data Science という表
現に纏められる。実際に、ヨーロッパ諸国、米国、豪州等の海外主要大学においても Applied Data Science の名称を用いた大学院レベルの学位プログラムの開設数は非常に多い（【資料 18】）。
国際通用性の高い、この名称を本構想でも採用することとし、英語名称は Graduate Degree Program ofApplied Data Science とする。研究科等連係基本実施組織としての設置構想ではあるが、日本語名称について
は「応用データサイエンス学位プログラム」として設定する。
授与する学位は、「修士（応用データサイエンス）」である。データ活用社会をけん引しうる高度なプロフェッショナルとして活躍できる人材の育成を目指す本学位プログラムにおいて、そのことを証する学位名称として設定する。英訳名称は、Master of Applied Data Science とする。

-設置の趣旨（本文） - 9 -④ 教育課程の編成の考え方及び特色（教育研究の柱となる領域（分野）の説明も含む。）
ア

教育課程の体系性（ディプロマ・ポリシーとカリキュラム・ポリシー）

本学では、大学院学則に「研究科ごとの教育研究上の目的及び人材養成の目的」を定めており、本学位プロ
グラムについても、独立した研究科相当の位置づけとし、前述（① 設置の趣旨及び必要性 – （４）人材養成の目的とディプロマ・ポリシー）のとおり、独自に定めた。
本学位プログラムのディプロマ・ポリシーも前述（① 設置の趣旨及び必要性 – （４）人材養成の目的とディプロマ・ポリシー）のとおり定めている。
DPを踏まえ、カリキュラム・ポリシー（以下、CP）は以下のとおり設定した。
＜カリキュラム・ポリシー＞
本学位プログラムでは、ディプロマ・ポリシーに沿って、データサイエンスを様々な分野に応用
し、データ活用社会を牽引する力を養成するために、データサイエンスの基礎知識やスキルおよびリテラシーや学術的な視点、実務に活用・応用できる実践力を習得するための幅広い専門科目を配置して、以下のようにカリキュラムを編成している。
(CP1) データサイエンスの基礎から実践まで幅広い分野を俯瞰し、本プログラムで学ぶ内容の理解を促すための必修科目として「データサイエンス概論」を1年次春学期に配置する。
(CP2) データサイエンスの基礎スキルやリテラシーの習得とあわせ、データを扱う上で配慮すべき倫理的側面の理解を促す講義・演習科目を1年次に配置する。
(CP3) データサイエンスおよび関連分野に関する学術的な視点や専門知識および実務で応用するための視点やスキルを習得する講義科目を1年次に配置するとともに、それらの視点や知識・スキルを実社会で活用する力を養う必修科目として「導入演習」を1年次秋学期に配置する。
(CP4) データサイエンスを応用した実例を体感し、データの収集，分析，活用等の実践力を習得するための実践系講義科目およびインターンシップ、学術的な応用力を養成するための様々な学問分野における分析手法や応用事例を学ぶ連携科目を2年次に配置する。
(CP5) 特定課題作成と口頭報告の能力を習得するための必修科目として、学術的なアプローチによる指導を行う「演習A」、それと並行して実社会での動向や事例を踏まえた指導を行う「演習B」を2年次に配置するとともに、両科目を横断する形での合同研究報告会を実施する。
(CP6) 研究を現実の社会問題に応用する力を習得するため、各専門科目においてディスカッショ
ンや演習を取り入れるとともに、関連学会への参加を促進する。

-設置の趣旨（本文） - 10 -

DP と CP は概ね下表のとおり対応している。
＜DP と CP の対応表＞ ◎：強く関連、〇：関連あり、△：一部関連あり
CP1

CP2

CP3

CP4

CP5

CP6

DP1

○

◎

◎

◎

〇

△

DP2

〇

◎

〇

△

〇

〇

△

◎

◎

◎

◎

DP3

△

◎

DP4
DP5

〇

CP を踏まえ、具体的には以下のように科目を配置している。
（１）科目区分
科目区分は、「必修科目」「選択科目」「連携科目」の３区分を設定した。演習を中心とした「必修科目」、データサイエンスの基礎から実社会に応用・展開までを幅広く学ぶ「選択科目」、データサイエン
スおよび経済学・経営学などの学術的な知見の幅を拡げ、より深めるための「連携科目」という構成になっている。
それぞれの科目区分にはDPおよびCPに対応する形で以下のような科目を配置している。全体の構成はカリキュラムマップのとおり（【資料19】）。
（２）科目区分毎の科目構成および授業方法の工夫①必修科目
・「データサイエンス概論」
CP1に対応する科目。全専任教員が1~2回ずつ担当するオムニバス形式の講義科目。データサイエン
ス最新課題全体を俯瞰し、本課程で学修する内容の理解を深め、2年間の学修の基礎を構築する。
・「導入演習」
CP3に対応する科目。専務教員が担当する1年次秋学期に配置される演習科目。実務において求められる実践的な分析スキルを習得させる。
・「演習A」（A-1、A-2）
CP5に対応する科目。兼務教員が担当する2年次春学期および秋学期に配置される演習科目。
学術的な観点から指導を行い、最終成果物である特定課題の学術的な質を担保する。。
・「演習B」（B-1、B-2）
CP5に対応する科目。専務教員が担当する2年次春学期および秋学期に配置される演習科目。実社会での応用・展開を可能とする実務的な観点から指導を行い、特定課題の実践面における質（実社会での活用に照らした有用性や妥当性）を担保する。
②選択科目
・データサイエンスの基礎スキルやリテラシーを学ぶ科目
CP2に対応する科目として、「プログラミングA/B/C/D」「データエンジニアリング概論／実践」「データサイエンス数学」などの科目を、1年次春学期を中心に配置する。主な科目は専任教員（兼務-設置の趣旨（本文） - 11 -

および専務教員）が担当するが、より専門的・実践的内容が必要なPythonやデータエンジニアリングについては、当該分野での実務経験や教育実践に長けた兼任教員を学外から招聘した。
なお、CP2で記載されている「倫理的側面」については、より現実的かつ実践的な観点を交えて学ぶことができるよう、ビジネス分野の最前線での経験・知見を有する兼任教員を学外から招聘して「AI倫理とバイアス」を開講するほか、「データリスクマネジメント」など専任教員が担当する科目の中でも意識的に触れ、学生に意識させるよう工夫している。
・データサイエンスに関する基礎から応用までの学術的な視点・専門知識を学ぶ科目（学術系）
CP3に対応する科目。兼務教員が担当し、各教員の研究分野に基づいた講義を通じ、学術的な視点とその応用を学ぶ科目として、1年次に配置する。「データの可視化と分析」「機械学習入門」「深層学習の基礎と応用」といったの基礎的な科目から、「情報通信産業とデータサイエンス」「ビジネス最適化のための人工知能」「政策・事業評価」「市場と環境へのデータサイエンスアプローチ」といった応用的な科目までを幅広く開講する。
・データサイエンスを主にビジネス分野へ応用・展開する視点・スキルを学ぶ科目（実践系）
CP3に対応する科目。主に専務教員が担当し（一部は兼任教員担当科目あり）、各教員のビジネス分
野での実務経験や知見に基づいた講義を通じ、データサイエンスを活用したビジネス展開等の実践的手法を学ぶ科目として、1年次に配置する。
・データサイエンスを活用したビジネス展開の現場から学ぶ科目（実践応用系）
CP4に対応する科目。企業との協力により開講する科目として、当該企業から派遣される兼任教員が担当し、ビジネス等のデータサイエンスの活用事例の最前線を体感しつつ実践智を学ぶ「データビジネス実践1/2/3/4/5」や、専務教員（百瀬）が協力企業と連係し、当該企業の現場で直接体感しながら実践力を磨く「インターンシップ」を2年次に配置する。
③連携科目
・経済学研究科経済学専攻所属の兼担教員担当科目（一部、兼務教員担当科目あり）
CP4に対応する科目（一部の科目は）。ミクロ経済学、マクロ経済学、計量経済学など、経済学分野
における分析手法や理論、データサイエンスの応用・活用事例を学び、学術的専門知識をより深める科目。2年次に配置。
・経済学研究科経営学専攻所属の兼担教員担当科目
CP4に対応する科目。会計、流通・マーケティング、経営戦略・経営管理など、経営学分野における分析手法や理論、データサイエンスの応用・活用事例を学び、学術的専門知識をより深める科目。2年次に配置。
・理工学研究科所属の兼担教員担当科目（一部、兼務教員担当科目あり）
CP4に対応する科目。理工学、特に情報学分野における分析手法や理論、データサイエンスの応用・活用事例を学び、学術的専門知識をより深める科目。2年次に配置。
④授業方法の工夫
CP6に対応するため、必修科目を中心に多くの科目においてディスカッション（議論・討論）やプレゼ
ンテーション（発表）、演習（実作業）の機会を設定している。

イ

教育研究の柱となる分野-設置の趣旨（本文） - 12 -

本学位プログラムの連携研究科である各研究科の専門分野（理工学研究科の工学分野ならびに経済学研究
科および地球環境学研究科の経済学分野）を中心に、工学、理学、経済学、経営学（商学）、環境学、農学、医学など多様な学問分野をカバーし、それらの学問分野を応用・展開していく力を養うことを主眼に置いた教育課程および教員組織を編成する（※教員組織編成の詳細については後述）。
それらの教育課程および教員組織の編成により、工学や経済学を問わず、多様なバックグラウンドを持つ学生を受け入れ、大学院で培った知見を実社会で応用・展開する人材を送り出すための教育を展開する。

ウ

教育課程の特色（「新時代の大学院教育」答申を踏まえた対応）「新時代の大学院教育」答申で指摘されている以下のポイント（P.6~7（【資料20】））を踏まえ、以下のような項目に対応した教育課程を編成している。
（１）各課程における人材養成の目的，教育目標の明確化，これらに沿った体系的な教育の課程の編成と適切な教育・研究指導の実践
本学位プログラムは、「応用データサイエンスおよび関連分野の発展に寄与するとともに、データサイエ
ンスに係る専門知識を実社会に応用・展開して、現代社会における多様な課題の解決に取り組み、人間社会の発展に貢献できる高度専門職業人の養成」を目的としており、同答申で指摘されている大学院の人材養成の四機能（同P.9~10（【資料21】））のうち、「②高度な専門的知識・能力を持つ高度専門職業人の養成」
および「④知識基盤社会を多様に支える高度で知的な素養のある人材の養成」を主眼としたものと言える。
同答申で指摘されているそれらの機能で求められる教育課程について、それぞれ以下のとおり対応している（注：以下の枠線内は同答申から引用した部分）。
①高度専門職業人の養成に必要な教育「理論と実務の架橋」を目指すための，産業・経済社会等の各分野で世界の最前線に立つ実務家教員を含めてバランスのとれた教員構成の下での国際的な水準の高度で実践的な教育•

各学問分野においてデータサイエンスを応用・展開している兼務教員および実社会（特にビジネス分野）においてデータサイエンスの応用・実践の豊富な経験を有する専務教員を配置し、講義・演習科
目を構成している。さらに、学問分野の知識や事例を深めるために理工学研究科および経済学研究科の兼担教員が担当する「連携科目」や、実社会でデータサイエンスを活用したビジネスを展開している企業から派遣される兼任教員による「データビジネス実践1/2/3/4/5」をはじめとした選択科目を多数配置し、学術的な専門知識と実社会における実践的知識・スキルを同時に学べる教育課程を編成している。
単位認定を前提とした長期間のインターンシップにより，学問と実践を組み合わせた教育•

企業と連携した「インターンシップ」を選択科目として2年次に配置、1年次に身に付けた知識やスキ
ルを実社会で試す機会を提供する。
特定の職業的専門領域における職業的倫理を涵養する教育•

データサイエンスを活用したビジネス等を展開するうえで必要な法的・倫理的側面やリスクを学ぶ科目として、「データリスクマネジメント」「AI倫理とバイアス」「ビジネス最適化のための人工知-設置の趣旨（本文） - 13 -能」などを配置している。
高度な専門職業人として求められる表現能力，交渉能力を磨く教育•

データサイエンスを活用したビジネス等を展開するうえで必要なマネジメントやコミュニケーション
を体系的に学ぶための科目として「データドリブンマネジメント」「コミュニケーションマネジメン
ト」といった講義科目を配置している。あわせて、1年次の「導入演習」、2年次の「演習A」「演習B」を通じて、自らの考えを表現し、学生同士あるいは教員とのインタラクティブなコミュニケーシ
ョンをする場を提供、さらに最終成果物として「特定課題」を課し、自らの考えをまとめ上げ、表現する力を養成するよう工夫している。
実務経験者に対して，理論的知識等を体系的に身に付けさせる教育•

データサイエンスに関する基礎知識を学ぶための「データの可視化と分析」「機械学習入門」といった講義科目、基礎スキルを学ぶ「プログラミングA/B/C/D」「データエンジニアリング概論」といった基礎レベルの科目を1年次に配置するとともに、1年次必修科目の「データサイエンス概論」を通じて、専任教員がそれらを多様な学問的分野や実社会（特にビジネス）で展開している事例を広く俯瞰し、さらに個々の教員の専門分野での展開事例を深く学ぶための講義科目を2年次に展開している。これらの段階的学びにより、実務経験者が自覚する知識面やスキル面での不足を補完するとともに、実社会での展開の幅を広げられるよう工夫している。

②知識基盤社会を多様に支える高度で知的な素養のある人材の養成に必要な教育
グローバル化や科学技術の進展など社会の激しい変化に対応し得る統合された知の基盤を与える教育を基本とし，課題に対する柔軟な思考能力と深い洞察に基づく主体的な行動力を兼ね備えるための高度な素養を涵養する教育
学生の知的好奇心などにこたえた多様かつ豊富な教育プログラムにより幅広い視点を培う教育，又は学
修課題を複数の科目等を通して体系的に履修するコースワークを重視して，養成すべき人材を念頭に関連する分野の知識・能力を修得させる教育•

データサイエンスをビジネス分野で応用する実践力のみならず、兼務教員や兼担教員が担当する講義科目を配置、学生自身の興味・関心により、学問的な知識の幅を広げ、学生の視野や展開力の幅を広げるよう工夫している。

（２）各産業，各職業分野等社会のニーズを踏まえ，修了者（特に，博士課程）が高度な産業社会で評価される教育の実施
本学位プログラムの専務教員は全て、ビジネス界においてデータサイエンスを活用した展開の実績を多数有している。また、兼務教員は、学問分野での高い専門性を有するとともに、学問分野での応用・実践に加えて、実社会での応用・展開実積も多数有している。それらの教員が専任教員となって構築した教育課程であり、各々の経験を通じた産業界等のニーズを充分反映した内容となっている。
また、上記１）で説明したような、実社会でデータサイエンスを活用したビジネスを展開している企業から派遣される兼任教員による「データビジネス実践1~5」をはじめとした選択科目や「インターンシップ」の設定に際しては、個々の教員レベルではなく、所属企業との折衝を通じて、本構想の意図を伝えるととも-設置の趣旨（本文） - 14 -に、企業側のニーズや思いも汲み取ったうえで内容等を調整している。
（３）多様な経験の蓄積に資する学生，教員の流動性の拡大
同答申における本項目の詳細な説明（P.38（【資料22】））に例示されている「大学院入学後の補完的な教育プログラムの提供」という点に関しては、上記１）で示した基礎知識や基礎スキルを学ぶ科目の配置の一つとして「データサイエンス数学」を配置し、特に文系出身の学生に不足している数学について補完できるよう工夫している。

-設置の趣旨（本文） - 15 -

⑤ 教育方法，履修指導，研究指導の方法及び修了要件
ア 授業方法、学生数、配当年次
1年次春学期必修科目の「データサイエンス概論」は、全1年次生が対象であるため50名程度の受講者数となるうえ、各教員の専門分野の概説が中心となることから、講義形式で実施する。
その他の必修科目は全て演習形式とし、1年次秋学期の「導入演習」ではデータ分析の実践、2年次の「演習A」では課題研究や文献講読、同じく2年次の「演習B」では特定課題に繋がる課題研究や実務演習をそれぞれ実施する。その中で学生による発表やそれをベースにした討論などのインタラクティブなやり取りを通じて、前述の『「新時代の大学院教育」答申』で指摘されている「高度職業専門人として求められる表現力や交渉力を磨く教育」を展開する。
「導入演習」および「演習B」は4人の専務教員、「演習A」は8人の兼務教員がそれぞれ担当し、「導入演習」では学生を4グループに分け、10数名の学生がローテーションで全専務教員の指導を受ける形（【資料23】）とし、「演習A」および「演習B」については学生の希望も踏まえつつもある程度均等になるよう調整し、前者では10~15人程度、後者では5~10人程度の受講者数とする。
選択科目のうち、プログラミング関係の科目（「プログラミングA/B/C/D」）については内容に鑑み全て
実作業中心の演習形式で実施するが、その他の科目は基本的に講義形式とする。ただし、それらの講義科目においても、「データサイエンスに係る専門知識を実社会に応用・展開」「現代社会における多様な課題の解決」「人間社会の発展に貢献できる高度専門職業人」といった、実践力の養成や、実社会での即戦力となる人材を養成するという「人材養成の目的」に鑑み、必要に応じて実作業（演習や実習）を盛り込む。
また、選択科目は、内容に応じ、実社会での応用事例を学ぶ「データビジネス実践1/2/3/4/5」および「インターンシップ」は2年次に、その他の科目は基礎知識やスキル、リテラシーを学ぶ科目であることから1年次に配当するが、学生のバックグラウンド（学習歴や職務経験）や興味・関心に応じて、1~2年次の間に自由に履修できるよう、履修年次には制限を設けない。なお、どの科目においても受講者数の制限を設けることはしないため、数名から最大でも50名程度（入学定員相当）となる予定だが、「インターンシップ」については受入先の企業の意向もあることから、ある程度人数を絞ることを想定している。
連携科目については、学問分野における分析手法や応用事例を学ぶという観点から、基本的には講義形式としているが、教員からの一方通行型のレクチャーではなく、文献輪読や発表などを含めた演習要素も持ち合わせている。履修年次については2年次配当としているが、選択科目同様、担当教員が特段の制限を設けている場合を除き、学生のバックグラウンド（学習歴や職務経験）や興味・関心に応じて、1~2年次の間に自由に履修できるよう、履修年次には制限を設けない。なお、連携科目はいずれも連係研究科（経済学研究科
および理工学研究科）との合併科目となるため、連係研究科の意向（自所属学生の学修環境の確保という観点など）によっては、本学位プログラムからの受講者数に制限を加える可能性もある。一方、連携科目を多数配置しているうえ、修了要件上、連携科目の履修には制限を加えている（修了要件に算入できるのは6単位まで）ため、特定の科目に受講者が集中すること可能性は低く、いずれの科目も受講者数10名以下程度を見込んでいる。

イ 修了要件（必修／選択の科目数および単位数）
本学位プログラムの修了要件は、修士課程であることから2年間の在学と30単位の修得、必要な研究指導-設置の趣旨（本文） - 16 -を受けたうえで、特定課題の審査および試験に合格すること。
単位修得については以下のような要件を設定している。
＜修了に必要な単位数の内訳＞
履修区分

単位数

必修

12単位

選択

18単位

補足
「データサイエンス概論」「導入演習」「演習A-1」「演習A-2」「演習B-1」「演習B-2」の6科目12単位を修得。
選択科目および連携科目の中から18単位以上を修得。
ただし、連携科目について修了要件に算入できるのは6単位まで。

また、本専攻の設置の趣旨は研究者養成ではなく、高度専門職業人および高度かつ知的な素養を有した人材の育成を主眼としていることから、学術的な素養を重視する修士論文ではなく、実社会での応用可能性を重視した特定課題を課すこととした。

ウ 入学から修了までのスケジュールおよび指導プロセス
学生の指導は、アカデミックな観点から指導を行う兼務教員（「演習A」担当教員）、修了後の実社会における即戦力としての実践力の指導を行う専務教員（「演習B」担当教員）が、相互に協力しながら指導を行う共同指導体制で行う（【資料24】）。
学生は、兼務教員および専務教員双方からの指導を受けることで、データサイエンスに関する学術的な理解の深化とともに、それを実社会で応用・実践するため術を学ぶ。この協働指導体制が、本学位プログラムの要となる。
具体的な入学から修了までのスケジュールおよび指導プロセスは以下のとおり（１）1年次春学期•

入学時のガイダンスにおいて、カリキュラムの概要や指導スケジュール等を学生に説明する。質問
等のある学生については、本学位プログラム専任教員全員が適宜対応する。

•

学生は、必修科目の「データサイエンス概論」をまず受講し、本学位プログラムの全専任教員の専門分野および指導分野を確認する。それと同時に、選択科目の中から、学術的および実務実践における基礎知識、スキル、リテラシーを学び、補うための基礎科目を中心に、選択科目の中から個々のテーマに沿って必要な科目を履修する。

（２）1年次秋学期•

学生は、必修科目の「導入演習」を履修し、データサイエンスを実社会に応用するための実践力を磨くとともに、専務教員の専門分野および指導分野を確認、2年次の「演習B」の担当教員選択時の判断材料とする。また、春学期の「データサイエンス概論」を踏まえ、2年次に選択する「演習A」の担当教員の専門分野についてより深く学ぶための選択科目を履修する。

•

あわせて、1年次春学期に引き続き、選択科目の中から個々のテーマに沿って必要な科目を履修する。

•

秋学期末（12月～1月を想定）に、学生の希望を踏まえて、2年次必修科目の「演習A」および「演-設置の趣旨（本文） - 17 -

習B」の割り振りを行う。「演習A」の担当教員が当該学生の指導教員となり（2年次から）、最終課題である特定課題審査における主査として、アカデミックな観点から修士としての学位を担保する役割を担うとともに、修了に向けた指導・審査の責任者となる。また、「演習B」の担当教員は
特定課題作成の実質的指導にあたり、特定課題審査における副査となる。
（３）2年次春学期•

学生は、必修科目「演習A-1」および「演習B-1」を履修し、それぞれの担当教員からアカデミックな観点からの指導と実践力の指導を受けつつ、特定課題の作成に着手する。

•

あわせて、選択科目の中でもより応用的な内容な科目、例えば実社会での応用実践事例を学ぶ「デー
タビジネス実践 1/2/3/4/5」や、学術的な専門性を深めるための連係科目などを受講することにより、知識を深め、視野を拡げる。

（４）1年次秋学期•

学生は、必修科目「演習A-2」および「演習B-2」を履修し、それぞれの担当教員からアカデミックな観点からの指導と実践力の指導を受けつつ、特定課題を完成させる。

•

それと並行して、希望する学生は「インターンシップ」を履修し、実社会の中で実践的な経験を積み、それを特定課題の作成に反映させる。

エ 履修モデル
入学者のバックグラウンドおよび修了後の進路に応じて、いくつかの履修モデルを作成し、学生にも提示する。特に、データサイエンスやビジネスに関するスキルや基礎知識の差、実務経験（特にデータを活用したビジネス経験）の有無などにより、本学位プログラムで養成すべき力が大きく異なることを想定し（【資料25】）、出身学部、実務経験の有無とデータ系の職務経験年数）を組み合わせて、別紙のような３パターンを作成した（【資料26】）。

オ 履修科目の年間登録上限（CAP制）
履修科目の年間登録上限（CAP制）は設けないが、1年目に15単位から20単位修得することが望ましい。
本学位プログラムは2年次に必修科目8単位の修得が必要という修了要件となっているため、現実的にも概ねこの範囲の履修に留まると想定している。また、多様なバックグラウンドの学生が学ぶことを想定し、多数の科目を配置していることから、学生の履修は分散すると予想されるため、年間20単位の修得はそれほど困難ではない。2年次は、修士論文に相当する特定課題作成が必要となることから、1年目より少なめの科目履修が望ましいためガイダンス等を通じて指導する。
本学位プログラムの入学者は、社会人としてのプロフェッショナルな経歴を持ち、中には仕事の傍ら受講する学生が一定数存在する予想されるため、専任教員や専門科目群の教員の多くは平日の午後以降に科目を開講する。

オ 学位論文審査体制，学位論文及び学位論文に係る評価の基準の公表方法等
前述のとおり、本学位プログラムでは修士論文に代えて特定課題を課す。特定課題の審査体制に関して
は、修士論文の審査体制に準じて「上智大学学位規程」（【資料27】）に則って進める。

-設置の趣旨（本文） - 18 -

具体的には、学生が履修する「演習A」の担当教員（兼務教員）1名が研究指導教員かつ主査、「演習B」の担当教員（専務教員）1名と、それとは別の専務教員1名の合計2名が副査となり、合計3名の論文審査委員
会によって審査される。副査のうち1名は本専攻以外の教員（学外者を含む）を充てることができる。
個々の学生の審査結果は、学位プログラム運営会議に諮り、全専任教員の承認を得たうえで、大学院委員
会に付議後に学長に報告され、学長が学位を認定する。
これらの複数審査員体制および手続きにより、審査の厳格性と透明性を担保する。

カ 研究の倫理審査体制
本学では、研究不正および研究費不正使用を防止するため、文部科学省が定めるガイドラインに基づく取組を推進しており、次のとおり学術研究倫理に関するガイドラインおよび規程を制定し、研究活動に係わる倫理意識の向上に取り組んでいる。
まず、学術研究の信頼性と公平性の確保を目的とした研究活動上の基本的な倫理指針として「上智大学学
術研究倫理に関するガイドライン」（【資料28】）を制定している。同ガイドラインは、日英ともに本学公式ウェブサイトで公表するとともに、全教員に配付している研究費使用に関するガイドブックにも掲載し、周知を図っている。研究費の不正使用防止については、「上智大学研究費の適正な使用・管理のガイドライン」（【資料29】）の制定や、「上智大学公的研究費等にかかる不正防止計画」の策定等により、方針を明確に示した上で、具体的な不正防止策の実施に従来から注力している。また、人を対象とする研究に関する倫理基準を定めた「上智大学人を対象とする研究に関するガイドライン」を制定し、このガイドラインに基づいて研究計画等を審査する委員会の運用を定めた「上智大学人を対象とする研究に関する倫理委員会規程」（【資料30】）を制定している。人を対象とする研究の申請には、事前チェックシートにて倫理審査の要否を確認できる仕組みを作っており、研究計画の倫理審査が必要な場合には、研究計画等審査申請書、関係添付書類（説明資料、質問票、同意書等）を提出することになっている。

-設置の趣旨（本文） - 19 -

⑥ 特定の課題についての研究成果の審査を行う場合
本学位プログラムにおいては、その人材養成の目的に照らし、学術的な基準を重視する修士論文ではな
く、実社会での実践性や有用性を重視した特定の課題についての研究成果（以下、特定課題と表記）を一律に課すこととする。特定課題の審査基準は以下のとおりとする。
特定課題の作成にあたっては、修士論文の審査基準である学術的な側面だけでなく、実務での有用性という点を強く意識した構成が求められる。データサイエンスを用いたビジネスの現場ですぐ使える水準の実践的な内容を含む成果物を想定しており、データやグラフを含めA4用紙20枚程度を基準とする。特定課題も修士論文と同様に研究論文であることに変わりはないが、形式は必ずしも研究論文のものに準じることは求められず、一次資料だけではなく二次資料も活用しながら作成することができる。審査に当たっては、連係研
究科から参画する兼務教員に加えて、実務経験が豊富な本学位プログラム専属の専務教員の双方が参画することで、適切な審査体制を組むものとする。
本学位プログラムにおけるリサーチペーパーとしては、例えば、地域オープンデータを活用した市民サー
ビス高度化の事例研究、人流データによる新たな不動産価値算定モデル研究、エッジAI（カメラ）データ活用による防犯・災害防止モデル研究、スポーツ・バイタルデータによる運動能力向上プログラム開発、デジタルフットプリントによるカスタマージャーニーモデル研究といった内容が考えられる。様々なバックグラ
ウンド、職務経験を有する学生の在籍が見込まれるので、テーマ設定については専任教員同士でも適切に連携しつつ、指導を行っていくものとする。
これらの審査に際しては、調査方法やデータ収集、分析の枠組み、理論的根拠などを精査し、研究結果が妥当であるかどうか判断する。いずれも場合も、調査、分析の妥当性や理論的枠組などを判断し、修士論文と同等の高度な研究内容と判定された場合には、修了要件を満たしたものとする。

-設置の趣旨（本文） - 20 -

⑦ 基礎となる学部（又は修士課程）との関係
連係研究科とその基礎となる学部は、経済学研究科は経済学部、理工学研究科は理工学部であり、地球環
境学研究科は基礎となる学部を持たない独立研究科である（【資料31】）。
専任教員の所属学部・学科、研究科・専攻は下表のとおり。兼務教員は学部レベルでは経済学部および理工学部に所属する教員を中心に構成し、あわせて、より専門分野の知見の幅を拡げ、深めるための兼担教員、実務経験豊富な専務教員および兼任教員を配置した（【資料32】）。
＜専任教員の学部レベルの所属＞
教員区分
兼務教員

教員名
大槻

所属学部・学科

備考

理工学部機能創造理工学科

ゴンサルベス矢入山下

理工学部情報理工学科

山中
堀江
倉田

専務教員

経済学部経済学科
地球環境学研究科は基礎となる

安納

なし

百瀬

上智大学（※注）

学部を持たない独立研究科

大原小林

全学共通科目を兼担教員として
担当

なし

伴
※注：2022年度現在は大学所属の特任教員として、主に全学共通科目を担当。
2023年度より本学位プログラムに所属異動予定。
このことにより、本学位プログラムの学位分野である工学関係および経済学関係という面を担保しつつ、理学、経営学（商学）、環境学、農学、医学など多様な学問分野をカバーし、それらの学問分野を実社会に応用・展開していく力を養えるよう、幅を持たせた教員構成および教育課程編成とし、従来の大学院が有していた専門知識の深化や学問的探究に加え、実社会への応用・展開やそれを遂行する実践力の養成という要
素をより強調した大学院とした。
このような教員構成や教育課程編成により、従来の大学院進学者が主眼としていた学問的探究の延長線上にある進路（研究者や技術者）だけではなく、学部で培った専門知をさらに深めるとともに、実社会、特にビジネス分野での活躍を進路と考えている層にも新たな選択肢を提供する。

-設置の趣旨（本文） - 21 -

⑧ 「大学院設置基準」第 2 条の 2 又は第 14 条による教育方法の実施
本学位プログラムは前述のとおり、社会人のリメディアル教育を使命の一つとし、社会人学生を積極的に受け入れていくことから、大学院設置基準第14条による特例により昼夜開講制を実施する。
一方、学部からの直接進学者も含め、多様な学生の受け入れを想定していることから、全ての科目を夜間やその他の時期（夏期休暇期間等）に開講するのではなく、ある程度のバランスを考えて昼夜の開講科目数を調整する。

ア 修業年限指導スケジュール等に鑑み、修業年限に関する特例（早期修了および長期履修学生制度＝本学大学院学則第21条および第3条第3項の適用）は当面の間実施しない。

イ 履修指導及び研究指導の方法
履修指導および研究指導については個別指導とし、各専任教員がオフィスアワーや学生個々の対応時間を適宜設けて対応する。対応時間は、現職を有する社会人学生も出席可能な時間帯に調整するほか、オンラインによる指導にも対応可能な体制を構築する。

ウ 授業の実施方法
本学位プログラムでは、平日は1時限から6時限の時間帯に授業を実施するが、特に専務教員や兼任教員（非常勤講師）の担当科目については5限・6限を中心に配置し、昼夜の開講科目数のバランスを考慮した配置とする。詳細は時間割【案】を参照（【資料33】）。
1時限

9：00～10：40

4時限

15：25～17：05

2時限

10：55～12：35

5時限

17：20～19：00

3時限

13：30～15：10

6時限

19：10～20：50

エ 教員の負担の程度
前述のとおり、専務教員が担当する科目を5限・6限を中心に開講し、各々が担当する学部生向け科目（大学の全学共通科目として毎年2科目程度）ついては1~4時限の開講とすることで専務教員の負荷分散を図っている。
兼務教員については、本属の研究科や学部の科目も担当していることから、それらの開講時限とのバランスを考慮して、適宜開講曜日・時限を調整する。また、兼務による負担増に鑑み、本属の研究科や学部で担当している科目の一部については、他の教員（非常勤教員等）に担当者を変更する、あるいは隔年開講とするなど、負荷の軽減を図っている。

オ 図書館・情報処理施設等の利用方法や学生の厚生に対する配慮，必要な職員の配置-設置の趣旨（本文） - 22 -

図書館、情報処理施設、厚生施設の利用可能時間は、原則として下表のとおりである。
図書館は、本学の最終授業時間である6限が終了する20時50分以降も開館しているため、授業後に図書館を利用することが可能である。また、電子ジャーナルを約2万タイトル保有しており、本学の学生は24時間、学外からでも利用することができる。
情報処理施設は、授業期間、休業期間ともに平日開室しており、土曜日も開室している。また、大学院生
研究室には、本学の教育研究用ネットワークを敷設しており、学生は大学院生研究室においても各自が所有するパソコンを利用することできる。
夜間のけがや体調不良には、キャンパス内に24時間常駐する守衛所警備員が対応する。学生生活上の相談
は、教職員が個別対応可能な体制を整える。履修登録、履修中止等の教務関連の手続きは、ウェブ上の教学
支援システム「Loyola」から受付期間中は24時間行うことができる。また、夜間開講される授業科目への対応や学生から提出される書類の受け付けなどの事務的な対応をするため、学事業務に係る職員を夜間授業の終了時刻まで配置する。
授業期間

平日 8:00 – 22:00, 土曜日 9:00 – 20:00, 日曜日 10:00 – 18:00

休業期間

平日 9:00 – 20:00, 土曜日 9:00 – 18:00, 日曜日 10:00 – 18:00

授業期間

平日 8:45 – 21:00, 土曜日 9:00 – 17:00, 日曜日・祝日 休館

休業期間

平日 9:00 – 17:00, 土曜日・日曜日・祝日 休館

ウエルネス

授業期間

平日 9:30 – 17:00 (除く 11:30-12:30，急患の対応は可)

センター

休業期間

平日 10:30 – 16:00 (除く 11:30-12:30，急患の対応は可)

守衛所

―

中央図書館

情報処理施設24 時間常駐

カ 入学者選抜の概要
社会人学生の受入を促進するため、学習歴（大学での関連分野（データサイエンスやビジネスなど）に関する履修状況や学業成績・修得単位数など）、就業歴（データサイエンスを活用した業務経験や職務経験年
数や業務内容など）を考慮し、一定の条件を満たした場合には筆記試験を免除する制度を設ける（詳細は後述）。
志願者は出願時に筆記試験免除申請書および必要書類を提出し、書類審査のうえ筆記試験免除可否を決定する。
出願要件や審査基準については、入試要項等で公表する。

-設置の趣旨（本文） - 23 -

⑨ 取得可能な資格
本学位プログラムで取得可能な資格はない。

⑩ 入学者選抜の概要
ア アドミッション・ポリシー
本学位プログラムのアドミッション・ポリシーは、連係研究科等とは想定する入学者や人材養成目的が異なるため、以下のとおり独自に設定する。
＜アドミッション・ポリシー＞
本課程は、次のような資質と意欲をもつ学生を求めています。
(AP1) データサイエンスに係る専門知識を積極的に活用し、現代社会における多様な課題の解決に取り組み、応用データサイエンスによって人間社会の発展に貢献できる学生(AP2) 応用データサイエンスの知識・技術を用い、実践的データを活用した新たな分野を社会で開拓・発展させようという意欲をもっている学生
前提知識や職務経験などを問わず多様な学生を受け入れることを想定し、出身学部の分野や履修科目などの指定や職務経験などの要件は設定していない。
また、養成する人材像やDP・CPとの整合性を念頭に、「専門知識の活用」「応用データサイエンスの知
識・技術を用い」といった専門知識、データリテラシーや応用力、「多様な課題の解決」として課題設定力
や課題解決力、「人間社会の発展に貢献できる」「新たな分野を社会で開拓・発展させようという意欲」として応用・展開力とその意欲や意思（主体性や積極性といった態度）などの観点を提示した。実際の選抜においては、それぞれに応じた提出書類や選抜方法を設定する。

イ 選抜方法・体制
入学定員は理工学研究科の入学定員（現250名）の一部を活用し、50名とする。近年、理工学研究科の入学定員充足率は下表のとおり70%程度で推移しており、この割り当てにより理工学研究科の運営に支障を来たすものではなく、むしろ定員充足率の向上（約90％程度まで向上）が期待できる。
＜理工学研究科の入学者数および入学定員充足率（2020年度～2022年度＞
入学定員
理工学専攻

250名

入学者数

入学定員充足率

2020

2021

2022

2020

2021

2022

平均

163名

177名

191名

65.2%

70.8%

76.4%

70.8%

入学試験は一般選抜のみとし、書類審査、筆記試験、口述試験を組み合わせて審査を行う。
書類審査では、学部の卒業証明書や成績証明書などにより専門知識の修得状況を、研究計画書によりデー
タリテラシーや応用力、課題設定力・解決力、応用・展開力や意欲を測る。筆記試験においてはデータサイ-設置の趣旨（本文） - 24 -

エンスを学ぶうえで不可欠な前提知識の確認に主眼を置き、線形代数、解析学、確率・統計、経済学的統計学、情報学などなど複数の問題を課し、その中から個々のバックグラウンドに応じて選択できるよう工夫する。口述試験ではそれらを総合的に判断するよう、試験内容を設定する。
なお、前述のとおり（⑩ 大学院設置基準第2条の2又は第14条による教育方法の実施 － カ 入学者選抜の概要）、社会人学生を積極的に受け入れる観点から、書類審査において一定の条件（審査基準）を満たした
場合は、筆記試験を免除する制度を設ける。データサイエンスはありとあらゆる場や分野で活用されるという基本認識から、本学位プログラムで想定する社会人の定義は、就業年数や特定業務の経験年数といった形
式的な基準は設けず、「学部卒業者かつ現に職を有する者で、現職あるいは将来の職業においてデータサイ
エンスを活用した業務に携わる者（あるいは携わる意欲のある者）」とする。そのため、学部から直接大学院に進学を希望する者、あるいは3月に学部を卒業してそのまま4月から企業等に就職しながら、データサイ
エンスに関する専門知識・スキルを学びたいと希望する層も一定数存在することも想定し、本筆記試験免除
制度は学内外の学部卒業見込者にも適用することとし、いわゆる「社会人入試」といった枠組みを設けるのではなく、一般選抜の中の試験免除制度という形で対応する。
入学者選抜は、9月と2月に実施し（※ただし、初年度は9月ではなく12月に実施予定）、募集時期毎に募集定員は設けず、入学定員（50名）の範囲内で、志願者数等に鑑みて適宜調整する。

ウ 科目等履修生、聴講生の受け入れ
科目等履修生の受け入れについては、「上智大学大学院科目等履修生規程」（【資料34】）に、聴講生の受け入れについては、「上智大学聴講生規程」（【資料35】）に準ずる。

-設置の趣旨（本文） - 25 -

⑪ 教員組織の編制の考え方及び特色
ア

教員組織編成の特色（１）教員組織の編成
本学位プログラムは研究科等連係課程として、専任教員は下表のとおり、連携研究科の専任教員と本学位プログラムの専任教員を兼務する「兼務教員」8名と、本学位プログラムのみに所属する「専務教員」4名、合計12名で組織する。専務教員のうち1名（百瀬）は現在大学所属となっている教員の所属異動で対応し、残りの3名は新規に採用する。
＜専任教員の現所属＞
教員区分
兼務教員

専務教員

専任教員の現所属

人数

うち教授

うち准教授

経済学研究科2

1

1

理工学研究科52

3

地球環境学研究科

1

1－

上智大学（※注）1

1－

学外（新規採用）3

1

2※注：2022年度現在は大学所属の特任教員として、主に全学共通科目を担当。
2023年度より本学位プログラムに所属異動予定。
兼務教員については、学長および学務担当副学長主導の下で連係研究科と調整し、現在連係研究科に所属している専任教員の中から、経済学研究科は28名のうち2名（経済学専攻の専任教員16名のうち2名）を、理工学研究科は99名のうち5名を、地球環境学研究科は11名のうち1名を、それぞれ本学位プログラムとの兼務教員とした。この兼務教員数については、各研究科の最高会議体である「研究科委員会」にも付議・承認済であり、定年退職などで欠員が発生した場合に備え、兼担教員の配置（連係科目の供出）も含め、本学位プ
ログラムおよび連係研究科双方の基本的合意事項として、ガイドラインもしくは覚書といった形で改めて文書化する予定である。いずれの研究科においても、既存の体制への影響を最小限に抑えつつ、そこを補う形で専務教員4名を配置することにより、本学位プログラムおよび連係研究科双方の運営に支障が出ないよう配慮している。
兼務教員は主にアカデミックな観点から指導を行い、専務教員は修了後の実社会における即戦力としての実践力の指導を行うことを主とし、概ね下表のような役割分担、資格の区分とする。

-設置の趣旨（本文） - 26 -＜専任教員の役割分担＞
教員区分

兼務教員

専務教員

特定課題の作成指導

補助

主担当

特定課題の審査

主査

副査

指導教員

－

本学大学院学則（第16条）に定める指導教員（※注1）
本学大学院担当教員資格規程（※注2）に定める

指導教員Ⅰ

資格区分

もしくはⅡ

大学院設置基準第9条（平成11年文部省告示第研究指導教員

指導補助教員175号）に定める資格区分（※注3）（Mマル合）（M合）指導補助教員※注1：本学大学院学則第16条の定めは以下のとおり。
第16条

各専攻は、所属する学生に対し、授業科目の履修に関する指導及び研究指導を行う専任教員１名を指導教員として定める。ただし、法学研究科法曹養成専攻（法科大学院）については、この限りではない。
２

指導教員は、当該専攻に所属する専任教員のうち、「大学院担当教員選考基準及び審査手続」に定める指導教員の資格を有する教員をもってこれを充てる。
※注2：正式名称は「上智大学院担当教員選考基準及び審査手続に関する規程」（【資料36】）※注3：専務教員についても指導教員（Mマル合）の資格を得るのに充分な教育研究上の実績があれば、研究指導教員として認定（本学の大学院担当教員資格に照らして指導教員ⅠもしくはⅡの認定）することを妨げるものではなく、あくまでも就任の最低条件としての資格区分として設定している。
専任教員の他、連係研究科のその他の教員が兼担教員として、また学外から招聘する教員が兼任教員（非常勤講師）として、それぞれ本学位プログラムの教育課程を担う。
（２）教育課程における教員配置（教員配置の基本原則）
教育上主要と認める科目である必修科目および選択科目は、専任教員が主に担当する。ただし、選択科目の中で、専門スキルを培うプログラミング系の一部の科目や、実社会でのデータサイエンス活用事例を学ぶ「データサイエンス実践1/2/3/4/5」などについては、実社会の現場（企業）において最先端の取組をしているビジネスパーソンを兼任教員として招聘し、科目を担当いただく。また、兼任教員の多く（特に「データサイエンス実践1/2/3/4/5」を担当する教員）は、関連企業と提携し、本学の要請に基づき夫々の社員等の中から選出・派遣される教員となっており、人事異動など止むを得ない事態が発生した際の代替措置やビジネ
ストレンドの変化による内容変更など、科目を維持・継続していくにあたっての柔軟な措置が講じられるよう体制を整えている。
専任教員は1年次春学期必修科目の「データサイエンス概論」を輪講で1回分（コーディネーターは2回担当）担当する他、専務教員は必修の演習の3科目（「導入演習」「演習B-1/B-2」）と講義・演習科目を3科目担当し、兼務教員は必修の演習2科目（「演習A-1/A-2」）と講義・演習科目を1科目担当することを原則とし、特に兼務教員の所属する連携研究科での科目担当負担に配慮している。また、専務教員は学部においては、全学共通科目の特にデータサイエンス領域の科目を2科目担当することを原則とし、学部教育との連携を図っている。

-設置の趣旨（本文） - 27 -

兼担教員は連係研究科である経済学研究科および理工学研究科に所属する教員であり、連携科目を担当する。連携科目は当該研究科で開講している科目に相乗りする形で（合併科目として）開講し、本学位プログ
ラムの学生が連携研究科の学生と共に、より専門的な学術基盤を深める場を提供する。
なお、経済学研究科については、兼務教員となる教員2名は経済学専攻所属であるが、連携科目については経済学専攻だけでなく、経営学専攻の教員も協力していくつかの科目を開講する。経営学専攻の教員が担当する科目は、会計、流通・マーケティング、経営戦略・経営管理など、データサイエンスを特にビジネス分
野で活用するための学術的基盤を築くためのより専門知識を学ぶ場となる。
＜教員区分別

人数＞

教員区分

人数

職位、現職の内訳

担当科目区分

専任教員（兼務教員）

8

教授4、准教授4

必修科目／選択科目

専任教員（専務教員）

4

教授2、准教授2

必修科目／選択科目

兼担教員

14（※注）

教授10、准教授3、助教1

連携科目

兼任教員

9（※注）

企業9

選択科目

※注：オムニバスで一部のみ担当の教員も一人1名としてカウント。
（３）教員の学位保有状況やバックグラウンド
教員区分別の学位保有状況は下表のとおり。
特に学術的な教育・指導を行う科目や研究指導を担当する兼務教員および兼担教員の殆どは博士号を有している。
一方、専務教員や兼任教員の中には学士号のみの教員も含まれているが、両者ともその役割は学術的知見の教育・指導ではなく、実社会での実践力の教育・指導であり、実務経験を重視した人選となっている。ほぼ全ての教員の現職は企業所属となっており（別記様式第3号その2の1「教員名簿」参照）、データサイエ
ンスを活用したビジネス等の実社会において豊富な職歴や実務経験を有している。専務教員のうち、百瀬については既に本学の教授に就任しているが、就任直前は株式会社三菱総合研究所に在籍し、それ以前もデー
タサイエンスビジネス分野、AI分野での長年に渡る職務経験を有している。このことにより、実社会の現場における実践智を当事者から直接学ぶ機会を学生に提供することができ、本専攻の大きな特色の一つとなっている。
また、学位の分野についても、本学位プログラムの学位分野である工学関係および経済学関係を中心にしつつ、様々な分野を網羅しており（別記様式第3号その2の1「教員名簿」参照）、本学位プログラムの特色である、学術的専門知識やスキル、リテラシーを、広く実社会に応用・展開する「応用データサイエンス」という考え方を支える体制となっている。
＜教員区分別

学位保有状況＞

教員区分

博士(海外)

博士(日本)

専任教員（兼務教員）

1

7

修士(海外)

修士(日本)

学士

1

1

2

専任教員（専務教員）
兼担教員

12

兼任教員

3

-設置の趣旨（本文） - 28 -

2
1

2

3

イ

教員の年齢構成

教員区分別の年齢構成は下表のとおり。
専任教員は50歳代が6名と半数を占め、60歳代が2名、40歳代が3名、30歳代が1名とある程度分散した年
齢構成となっている。専任教員の中でも専務教員については、若干年齢層が高めとなっているが、これは実務経験を重視した人選の結果である。
兼担教員も40～50歳代を中心にある程度分散した年齢構成となっている。
本学の専任教員の定年は、上智学院就業規則（【資料37】）に則り、満65歳に達した日の属する年度の3月31日であり、今後発生する定年退職する専任教員の後任の補充に関しては、兼務教員および兼担教員については連係研究科の協力を得ながら新規採用や新たな兼務教員の選出によって対応し、専務教員については40代の若手教員採用（公募）を段階的に実施していく予定である。
兼任教員も兼担教員同様、40～50歳代を中心にある程度分散した年齢構成となっている。
兼任教員（非常勤講師）は上智学院非常勤講師就業規則（【資料38】）に則り、年度の末日において70歳に達するときである。兼任教員の後任補充については、前述のとおり多くの教員が提携企業からの派遣であることから、提携企業と連絡を取りつつ、適宜補充することとなる。それ以外についても、専務教員の過去の経歴や企業等での人脈ネットワークをフルに活用し、適切な人材を選出することが可能である。
＜教員区分別

年齢層内訳＞

教員区分

60歳代

50歳代

40歳代

30歳代

専任教員（兼務教員）

1

3

3

1

専任教員（専務教員）

1

3

兼担教員

1

5

5

2

兼任教員

2

3

2

2

-設置の趣旨（本文） - 29 -

⑫ 施設・設備等の整備計画
ア 校地，運動場の整備計画
本学においては、学生および教員等が勉学、課外活動、教育および研究に安心して専心できる安全性が確保された環境、さらに利便性、快適性に富んでいることが教育にふさわしい環境であるとの考えのもと、キャンパスの整備がされている。
安全性については、所有建物の耐震化工事を2007年度から実施し、すべての建物の耐震化工事を完了している。また、防犯防災への適切な対応が可能な学内体制を確立すべく、自衛消防隊や、危機管理室の整備とともに大学構成員への啓発活動も行っている。施設管理面においては、法令や規程に基づく施設･設備等の保守管理は勿論のことであるが、それ以上の水準を達成することを目標に整備している。
校舎等の大規模な施設･設備等改修については年度計画を立て、高機能化、省エネルギー化を図っている。
特に環境に配慮した、サステナブルなキャンパスづくりを大学としての重要課題と考えており、一例として、2022年度に完成した新校舎である15号館に関しては、建設工事における環境負荷が少なくCO2排出量の削減と森林資源の循環利用推進の観点から木造建築を採用した。（【資料39】）
学生の休息のためのアメニティスペースとしては、キャンパス内の各所に椅子及びベンチを配置し、勉学や課外活動の合間に学生がくつろぐことができるよう、配慮している。後述する図書館においても、ラーニ
ング・コモンズを設け、アカデミックな交流を可能とする設備を設けている。また、キャンパス内には複数箇所に食堂、ラウンジ、テラス等を配置しており、さらにコンビニエンスストアとそれに併置したコミュニ
ケーションスペースも設置されている。
また、近年では、多様性への配慮を意識した教育環境整備を強く意識している。ダイバーシティ推進をハ
ード面・ソフト面の両面から加速化させるべく、現在バリアフリー化の推進や学内サインの統一、オールジェンダートイレの設置などをキャンパス内で進めており、障がいを有していることの不利益や性差別のない
キャンパス環境づくりを行うなど、環境・情報・意識の３つのバリアの改善に全学で取り組んでいる。
（【資料40】）。

イ 校舎等施設の整備計画
本学位プログラムは、入学定員50名、収容定員100名であるが、研究科等連係課程として設置するため、大学院全体での収容定員には変更はない。校地校舎は既存の四谷キャンパス（東京都千代田区）を利用して授業および研究指導を行う。本学には9学部10研究科が設置されており、看護学科（2～4年次）を除く全ての学部研究科は専用の施設を持たず、四谷キャンパスの施設設備を共用して授業が行われている。
また、2014年度より、既存の2、3、4、8、9号館を順次改修し、教室の増設および施設・設備の充実を行
い、2017年度には学生ラウンジを2ヵ所設置している新棟（6号館）が完成したこともあり、大学全体として開講授業数に対して必要な教室数を十分に確保している。また、別添の時間割案（【資料33】再掲）のとおり、各学期の一つの曜日・時限に配当される科目は多くなく、現在の教室により本学位プログラムの教育課
程、授業形態、学生数等に充分に対応することができると判断している。
専任教員の研究室については、本学位プログラム専属の専務教員と、連係研究科の兼務教員とで建物は別々となる。兼務教員間でも所属する学部により教員研究室が入る建物は異なる。これは、兼務教員については連係研究科の既設施設を活用することで研究科等連係課程基本実施組織を構成しているためであるが、-設置の趣旨（本文） - 30 -

上智大学四谷キャンパスは建物間の間隔は狭く、移動距離も極小であるため、教員研究室の入る建物が別々であることによる支障はほとんどないと言える。
また、オリエンテーションや特定課題の中間報告会・最終報告会などの応用データサイエンス学位プログ
ラム固有行事については、各種中規模・大規模会議室などの全学共通施設を利用して対応することとなっている。
・大学院学生の研究室
応用データサイエンス学位プログラム専用の大学院学生研究室も、四谷キャンパス内に用意される。収容定員学生分の個人机が設置され、教育研究用ネットワークの敷設を行うため、学生は各自が所有するパソコンを利用すること可能である。また、本プログラムの性質上、特に指導教員が連係研究科の兼務教員となる
場合、他研究科の大学院生と協働で研究・学習を行うこととなるが、本学では全ての研究科において大学院
学生の研究室を配備しており、それぞれの研究室を訪問する機会なども見込まれる。また、後述する図書館
内のラーニング・コモンズを用いることも想定される。

ウ 図書等の資料及び図書館の整備計画
・図書及び雑誌
本学は四谷キャンパスに全学部・全研究科対象の中央図書館を設置している。併せて、同キャンパス内に法科大学院図書室、目白聖母キャンパスに総合人間科学部看護学科対象の図書室を有している。
この３図書館（室）の蔵書数（合計）は2023年5月現在（見込）で、以下のとおりである。
◼

図書

約113万冊◼

学術雑誌約11,500 タイトル

◼

電子ブック

約27,000冊◼

電子ジャーナル

約49,500 タイトル

視聴覚資料 約23,000点
本学の全ての設置学部・研究科に対応できるように人文・社会・自然科学分野の学術情報を網羅的に収集しており、本学位プログラムが研究・教育対象としている蔵書は29,455冊あり、そのうち、16,075冊が外国書である。
本学に所蔵されていない図書等の資料は大学図書館間相互協力システムである国立情報学研究所の「NACSIS-ILL」を経由して他大学等の図書館から複写文献を取り寄せ、または現物を借用する体制を整備している。
大学院は研究に重点を置く特性から学術雑誌の利用が学部レベルよりも重要視されている。そのため大学
院教育及び大学院での研究において必要不可欠な資料である雑誌の充実を図っている。近年、冊子体雑誌から電子ジャーナルへの媒体変更が定着してきており、雑誌の充実は専ら電子ジャーナルのタイトル増加に依っている。総合大学図書館の性格を有している中央図書館の強みとして、人文・社会・自然科学の全分野で雑誌は冊子体で約11,500タイトル（法科大学院、目白聖母キャンパス図書室分を含む）、電子ジャーナルで約49,500タイトルが利用可能である。
本学位プログラムを対象とした雑誌は全体で1,233タイトル、そのうち電子ジャーナルは1,195タイトルを保有している。主なタイトルの一例は以下のとおりである。
◼

コンピュータソフトウェア【日本ソフトウェア科学会】（雑誌）-設置の趣旨（本文） - 31 -

◼

統計学【経済統計研究会・統計学編集部】（雑誌）◼

AI & society【Springer】（電子ジャーナル）◼

Computational intelligence【Wiley-Blackwell Publishing】（電子ジャーナル）◼

Journal of survey statistics and methodology【Oxford University Press】（電子ジャーナル）このように、図書館は学術情報の収集及びその利用環境の整備を通じて大学院教育及び研究を支援している。
・電子ジャーナル・データベース
前述のように、中央図書館において近年、冊子体から電子ジャーナルへ媒体を切り替えており、約49,500
タイトルの電子ジャーナルが利用可能である。
電子ジャーナルと同様にデータベースについても充実を図っており、中央図書館は人文・社会・自然科学の幅広い分野を対象としてデータベースを収集している。学術的に影響力のある文献の書誌情報を網羅的に検索できるデータベースの代表例とされる「Web of Science」を導入し、雑誌論文探索の便宜を図っている。また、抄録・索引等の二次情報データベース、電子版の辞典・事典、新聞記事データベース等の充実も図って調査・研究活動を支援している。
購読タイトル以外の雑誌論文を利用したい場合でも、Pay per view方式を導入しており、論文単位での利用が可能で、研究に必要な論文を効率的に利用できる環境を整備している。
・閲覧席、グル－プ学習室、ラーニング・コモンズ、コンピュ－タル－ム
中央図書館には約2,000の閲覧席があり、教育・研究環境としては十分な数を確保している。
グループで学習するためのグループ学習室が図書館の地下一階に3部屋設けられている。定員は10名で最大2時間までの利用ができる。各部屋に設置してあるホワイトボードは電子黒板の機能を有し、パソコンを持
ち込めばUSBに入ったデータを写し出し、専用の電子ペンで書込み・保存も可能となっている。
また、ラ－ニング・コモンズを設置し、グル－プ学習・プレゼンテ－ション等の様々な学習スタイルにも対応できるようにしている。従来の講義を受けて知識を得る「受身」型から「問題解決」型へと学習方法の変化に合わせた環境を整えている。図書・雑誌ばかりでなくデータベ－ス・電子ジャ－ナル等の学術資源も活用して、多目的学習スペ－スとして利用することができる。ラーニング・コモンズは、グループワークエ
リアとプレゼンテーションエリアに分かれているが、グループワークエリアの机・椅子は可動式で人数に合わせて自由に組み合わせて使用できる。プレゼンテーションエリアでは、ノートパソコン・スクリーンを利用してプレゼンテーション準備、ゼミ発表のリハーサル等が可能となっている。
なお、レファレンスサ－ビスとは別に学習支援コ－ナーも設け、レポ－ト・学位論文等作成のための学術情報検索の支援体制を整備している。
その他、データベース等の検索のために約100台のPCを備えたコンピュータールームも設置しており、冊子体資料と併せて電子情報も活用してレポ－ト作成が行える環境を整備している。

-設置の趣旨（本文） - 32 -

⑬ 管理運営
本学位プログラムは、その独自性を確保するために組織内に教授会相当の組織として「応用データサイエ
ンス学位プログラム運営委員会（以下、運営委員会）」を設置し、本学位プログラムは連係研究科とは別に独立した形での管理運営を行う（詳細は運営委員会規程【案】（【資料41】）を参照）。
本委員会は、所属する全専任教員をもって構成される。本委員会の機能としては、2015年度（平成27年度）の学校教育法改正、ならびにそれを受けて改正されている本学学則に基づき、下記のとおり学長が次に掲げる事項について決定を行うにあたり、意見を述べる点にある。
＜応用データサイエンス学位プログラム運営委員会内規【案】より抜粋＞（審議及び意見具申）
第６条

運営委員会は、学長が次に掲げる事項について決定を行うにあたり、意見を述べるものとする。
（１）学生の入学、課程の修了その他学生の身分に関する事項（２）学位論文の審査（３）学生の賞罰（４）本学位プログラムの教育課程に関する事項（５）授業科目の種別、編成及び担当に関する事項（６）教員の人事に係る教育研究業績の審査（７）連係研究科との教育課程及び人事等の調整に関する事項
２

前項第６号の審査には、連係研究科との兼務教員に関する審査を含まない。

３

運営委員会は、第１項に規定するもののほか、本学位プログラムの教育研究に関する事項及び管理運営に関する事項について審議し、及び学長の求めに応じ、意見を述べることができる。
上記のとおり、教育課程編成や学位の審査に関する教務に関する事項、学生の身上等に学生補導に関する事項、教員の人事に関する事項など、本学位プログラムにおける教育研究及び管理運営に関する事項全般について審議する場として設定し、学長主導の下でその管理運営の中心となる。
一方、研究科等連係課程として設置するため、第１項第７号にあるとおり連係研究科との教育課程や人事等の調整について審議・検討するほか、第２項にあるとおり兼務教員の大学院担当教員資格審査や昇任審査
は連係研究科に委ねるなど、研究科等連係課程実施基本組織として、通常の研究科とは異なる対応が必要な点についても、規程により明文化している。
また、本学位プログラムの運営責任者として、本学位プログラムの専任教員の中から学長が任命する研究科委員長相当の運営責任者として「運営委員長」を置き、その補佐役として、同じく専任教員の中から学長が任命する専攻主任相当の「運営委員長補佐」を置く。あわせて、事務組織として本学位プログラムの事務室（「応用データサイエンス学位プログラム事務室（仮）」）を設置し、予算編成や執行、その他事務処理や手続き全般を担う専従の事務職員若干名を配置し、運営委員長および運営委員長補佐を支援する。さらに、事務室スペース（事務員の居室）も別途用意するほか、予算単位も独立して設定する。これらの配置や設定により、入学定員50名という一定規模を有する本学位プログラムを独立して運営できるような、通常の研究科と同等の管理運営体制を整える。

-設置の趣旨（本文） - 33 -

あわせて、兼務教員については、入学試験や各種委員会委員の選出などの学内行政に関する負担が過度にならないよう、連係研究科および本学位プログラム双方でのエフォート管理や調整が必要なため、教育課程
編成や教員配置同様、本学位プログラムおよび連係研究科双方の基本的合意事項として、ガイドラインもし
くは覚書といった形で改めて文書化する予定である。また、兼務教員に関しては、本学位プログラムにおける授業担当・研究指導を担当するにあたって、既に担当している担当授業数のうち一部については軽減措置を講じるべく、当該授業科目ならびに大学運営に係る業務等を担当する特任助教の採用を行う予定である。

-設置の趣旨（本文） - 34 -

⑭ 自己点検・評価
大学における自己点検・評価では、教育研究活動を活性化し、質の向上を図るとともに、その社会的責任を果たすためには、自らの現状について不断に自己点検を行い、その結果に基づき改善に努めていくことが必要である。上智大学は、教育研究水準の向上を図り、その目的および社会的使命を達成するため、教育研
究活動の状況についての自己点検および評価を実施することを学則において規定している（上智大学大学院
学則第４条の２）。
同学則に則り、1995年4月1日に「上智大学自己点検・評価規程」および「上智大学自己点検・評価委員会規程」を制定し、全学的な体制で自己点検・評価に取り組んでいる。上智大学自己点検・評価委員会は学長を委員長とし、副学長、学部長、研究科委員長、理事、事務部署長、その他学長が委嘱する者で構成され、①自己点検・評価の実施組織等の体制、②自己点検・評価の体系（視点・分野・項目）の設定、③自己点
検・評価の重点実施分野の設定、④自己点検・評価結果の取り扱いなどを検討することを目的とし、その下に適宜小委員会を設置し活動している。
自己点検・評価の実施周期については3年または4年毎として、その実施内容は報告書として取り纏めており、公益財団法人大学基準協会による認証評価受審にあたっては、すべて「適合」の認定を受けている。認証評価結果については本学のウェブサイトに掲載し、公表している。
近年の活動について詳述すると、2012年度に全学的な自己点検・評価を実施、2013年3月末に「2012年度
全学自己点検・評価報告書」が完成、同年4月末に本学ウェブサイトにおいて公表した。同評価においては、
大学基準協会基準に則った評価の他に、建学の理念・精神および上智大学の教育・研究の特質を示す学部・研究科のポリシーに基づいた体系的な本学独自の点検・評価項目を設定し、日本国内の大学としての教育・研究水準の確保確認という従来の視点に加えて、本学の各組織体が自発的なポリシーに基づいて質の高い教育・研究やグローバルな人材養成を積極的に展開できているか、についても点検・評価を行った。
続く2015年度に全学自己点検・評価を実施し、2016年3月末に「2015年度全学自己点検・評価報告書」を完成させ、2016年度に大学基準協会の認証評価を受審し「適合」の認定を受けている。
その後、2019年度に全学自己点検・評価を実施し、コロナウイルス感染症の拡大に伴い、点検・評価プロ
セスのひとつである学外有識者による評価が遅延したものの、2020年10月末に報告書を完成させた。
直近では、令和4年度に全学自己点検・評価を実施中であり、2022年3月には「全学自己点検・評価報告書」を取りまとめ、令和5年度に大学基準協会による認証評価を受審する予定となっている。
上述のような大学全体の自己点検・評価委員会の他に、「上智大学自己点検・評価規程」に則り、本学位プログラム内にも「自己点検・評価委員会」を設けることとする。
本学位プログラムにおける自己点検・評価とは、本学位プログラムが掲げる「設置の趣旨」と「養成する人材像」ならびに３つのポリシーに基づき、目標を具現化するために、本学位プログラムにおける教育がどうあるべきかについて問い続けながら、教育方法の改善、改革を続けることである。
したがって、本学位プログラムに設ける「自己点検・評価委員会」においては、教育研究活動を中心にした点検・評価を行う。点検・評価項目としては、学術論文・書籍など研究成果公表状況や競争的外部研究資金の獲得状況などの「研究活動に関すること」、出願者数・入学者数・入試方法の改善策などの「入学者選抜に関すること」、学生の授業評価結果・教育の内容・方法改善方策などの「教育の質向上に関すること」、学生の単位修得状況・成績評価の状況・留年者数・修了者数などの「教育効果に関すること」などの項目を中心に行い、結果については、本学公式ウェブサイトにより公表する予定である。
本学位プログラムは、それに設置された「自己点検・評価委員会」の学位プログラム独自の点検・評価お-設置の趣旨（本文） - 35 -

よび認証評価機関による第三者評価の有機的な連携により、研究・教育水準の向上を目指しながら、継続的に自己点検・評価活動を進めることとなる。
また、本学位プログラムよりプログラム責任者および、プログラムより選出された1名の自己点検委員が、「上智大学自己点検・評価委員会」に出席し、本学位プログラムと同委員会との有機的な連携に努め、大学および認証評価機関による第三者評価も踏まえつつ、研究・教育水準の向上を目指していく。
なお、本学においては自己点検・評価をその実施のみにとどめることなく、自らが行う教育研究活動の質保証を行うとともに、教育・研究、組織および運営、並びに施設および設備の状況について継続的に点検・評価し、絶えず教育研究活動の質の改善・向上に取り組む「内部質保証システム」の構築につとめている。
本学における内部質保証システムは、上智大学企画会議による企画、学部・研究科・センター等による活動
実施、上智大学自己点検・評価委員会による点検・評価、および上智大学質保証運営会議（による検証・改善提案から構成されており、不断の改善を行う制度設計を行っている（【資料42】）。

-設置の趣旨（本文） - 36 -

⑮ 情報の公表
学校教育法施行規則等の一部を改正する省令（令和元年文部科学省令第12号）に則り、同法令指定項目のみならず、教育研究活動の状況を多面的に把握しうる情報を本学ウェブサイトに掲載し、受験生やその保証人を含む広く社会に公表している。
また、大学を設置する法人の財務関係の書類を本学ウェブサイトで公表することにより、広く社会に公表
し、大学への理解向上に努めている。
なお、財務情報については「学校法人上智学院財務文書公開規程」により公開すべき財務書類、請求対象者を定め、情報の公開を請求するに当たっての学院の責務および請求者の責務を定めている。
教育研究活動の基本情報については、本学ウェブサイト上の「上智大学の教育研究活動等の情報公表」に取りまとめ、公表している。
本学ウェブサイトURL：
http://www.sophia.ac.jp/jpn/aboutsophia/sophia_disclosure
本学ウェブサイト内ディレクトリ：
ホーム＞大学案内＞上智大学の情報公表＞上智大学の教育研究活動等の情報公表
ア～ケの公表情報と本学ウェブサイト上の「教育情報」との関係は以下のとおりである。

ア 大学の教育研究上の目的に関すること
本学ウェブサイトでは、「１．学部、学科、研究科、専攻ごとの名称および教育研究上の目的」に掲載している。本学大学院の教育研究の目的は上智大学大学院学則第4条に定められており、同内容を掲載している。各研究科の教育研究上の目的および人材の養成に関する目的については、大学院学則第５条第２項の規定に基づき、学則別表第1に定められ、こちらも同ページに掲載している。

イ 教育研究上の基本組織に関すること『上智大学大学院案内』という冊子を毎年作成し、広く学内外に配付するとともに、同内容を以下ウェブ
サイト上にPDFファイル形式で掲載している。
『上智大学大学院案内』
URL： https://www.sophia.ac.jp/jpn/admissions/in_ad/graduate_guide3d.html
ディレクトリ： ホーム＞入試案内＞大学院入試＞大学院案内

ウ 教員組織，教員の数並びに各教員が有する学位及び業績に関すること
本学ウェブサイトでは、「３．教員組織、専任教員数、教員の業績等」に掲載している。学部・研究科別教員数、学部学科別専任教員数、（大学院）研究科・専攻別教員数、専任教員の年齢構成について毎年度5月1日時点の数字をPDFファイル形式で公表している。

-設置の趣旨（本文） - 37 -

「教員組織、専任教員数、教員の業績等」
URL： https://www.sophia.ac.jp/jpn/aboutsophia/sophia_disclosure/sophia_disclosure_3.html#3-01
ディレクトリ： ホーム＞大学案内＞上智大学の情報公表＞3. 教員組織、専任教員数、教員の業績等
また、各教員の学位や教育・研究業績については、「上智大学教員教育研究情報データベース」に情報を蓄積し、公開している。このデータベースの情報項目は、研究経歴、職歴、取得学位、教育・研究活動状
況、研究分野、競争的資金等の研究課題、著書、研究テーマ、論文、研究発表、受賞、教育実績、社会活
動、所属学会等となっている。データベースの内容は、教員自身がウェブ上で随時更新することが可能である。
「教員教育研究情報データベース」
URL： https://www.sophia.ac.jp/jpn/research/seika/kj_DB.html
ディレクトリ： ホーム＞研究活動＞教員情報・研究成果＞教員教育研究情報データベース
さらに、上智大学および上智大学構成員の研究・教育成果としての学術情報（本文等一次資料を含む）については、それらを学内外に公開する「機関リポジトリ」として、｢上智大学学術情報リポジトリ（SophiaR）｣を以下ウェブサイトで公開している。本学構成員が研究・教育成果物を容易に利用できる環境を提供するとともに、本学の研究・教育内容およびその成果を広く世界に発信することを目的としている。同サイト
では、雑誌論文、紀要論文、その他論文、学位論文、図書、その他、研究報告書、会議発表資料が公開されている。
「上智大学学術情報リポジトリ（Sophia-R）」
URL： https://www.sophia.ac.jp/jpn/research/seika/repository.html
ディレクトリ： ホーム＞研究活動＞教員情報・研究成果＞上智大学学術情報リポジトリ

エ 入学者に関する受入れ方針及び入学者の数，収容定員及び在学する学生の数，卒業又は修了した者の数並びに進学者数及び就職者数その他進学及び就職等の状況に関すること
本学ウェブサイト上の「上智大学の教育研究活動等の情報公表」では、「２．学位授与の方針、教育課程
編成・実施の方針、入学者受け入れの方針」、「４．入学者の数、収容定員及び在学する学生の数」、「５．卒業(修了)者数、進学及び就職等の状況」に掲載している。
また同ページには、入学者数（入試統計）、入学定員、収容定員、在学者数（毎年度5月1日現在）、卒業（修了）者数（学位授与数）、社会人学生数（社会人入試による入学者）、退学者数（中退率）、進学者
数、就職者数、進学及び就職等の状況を掲載している。併せて、『卒業・修了者進路状況報告書』という冊子を毎年作成し、進学者数、就職者数、進学及び就職等の状況については広く学内外に配布している。

オ 授業科目，授業の方法及び内容並びに年間の授業の計画に関すること
本学ウェブサイト上の「上智大学の教育研究活動等の情報公表」では、「６．授業科目、授業方法及び内容並びに年間の授業計画」に掲載している。

-設置の趣旨（本文） - 38 -

授業科目の名称や教育課程、教育内容については、『大学院履修要覧〔大学院科目編〕』を毎年作成し、PDFファイル形式で本学ウェブサイトも掲載している。
『大学院履修要覧〔大学院科目編〕』
URL： https://www.sophia.ac.jp/jpn/studentlife/risyu/in_youkou/index.html
ディレクトリ： ホーム＞キャンパスライフ＞授業履修／教務／証明書の発行＞大学院履修要覧・履修要綱

カ 学修の成果に係る評価及び卒業又は修了の認定に当たっての基準に関すること
本学ウェブサイト上の「上智大学の教育研究活動等の情報公表」では、「２．学位授与の方針、教育課程
編成・実施の方針、入学者受け入れの方針」、「７．学修の成果に係る評価及び卒業又は修了の認定に当たっての基準」に各研究科・専攻ごとのカリキュラム・ポリシー、ディプロマ･ポリシーを掲載している。
また、成績評価基準や卒業要件についても、前述の『大学院履修要覧〔大学院科目編〕』に記載している。

キ 校地・校舎等の施設及び設備その他の学生の教育研究環境に関すること
本学ウェブサイト上の「上智大学の教育研究活動等の情報公表」では、「９．校地・校舎等の施設その他
学生の教育研究環境」に本学が設置しているキャンパスの交通アクセス、キャンパスマップを掲載している。キャンパス内の施設・設備や学生が利用可能な厚生施設については、『ソフィアンズガイド』という冊子に「施設ガイド」として取りまとめて掲載し、同冊子を学生に配布するとともに、同内容をPDFファイル
形式で以下ウェブサイト上に掲載している。
また、学生の課外活動状況についても同冊子に掲載するとともに、ウェブサイトにおいて広く公表している。
『ソフィアンズガイド』
URL： https://www.sophia.ac.jp/jpn/studentlife/support/sophiansguide.html
ディレクトリ： ホーム＞キャンパスライフ＞学生生活サポート＞ソフィアンズガイド（PDF版）

ク 授業料，入学料その他の大学が徴収する費用に関すること
本学ウェブサイト上の「上智大学の教育研究活動等の情報公表」では、「１１．授業料・入学料その他の大学が徴収する費用」に情報を掲載している。このほかにも、授業料や入学料といった学費の金額や請求・納入時期及び休学時等の減額措置については、決定後に『上智大学通信』という大学発行の新聞に掲載し、広く学内外に公表するとともに、『学費案内』というリーフレットを作成し、学生に配布している。『上智大学通信』は以下ウェブサイト上でも公開している。
『上智大学通信』
URL： https://www.sophia.ac.jp/jpn/aboutsophia/publication/press/index.html
ディレクトリ： ホーム＞大学案内＞広報誌・刊行物＞上智大学通信-設置の趣旨（本文） - 39 -

ケ 大学が行う学生の修学，進路選択及び心身の健康等に係る支援に関すること
本学ウェブサイト上の「上智大学の教育研究活動等の情報公表」では、「１２．学生の修学、進路選択及び心身の健康等に係る支援」に情報を掲載している。奨学金に関する情報は『奨学金案内』というという冊子を毎年作成し、学生に配布するとともに、同内容をPDFファイル形式でウェブサイト上に掲載している。
本学は「上智枝川寮」「上智大学祖師谷国際交流会館」「アルペ国際学生寮」という三つの学生寮を運営しており、それ以外にも提携業者や修道会が運営する寮に関する情報を前述の『ソフィアンズガイド』という冊子に掲載し、同冊子を学生に配付するとともに、同内容をウェブサイト上にも掲載し、広く学内外に公表している。併せて、アパートや学生マンションなどの紹介業務を提携業者に委託しているが、同情報についても同様の措置で公表している。
また、学生支援に関する情報として「学生相談の総合案内」というページを以下ウェブサイト上に設け、広く学内外に公表している。
『奨学金案内』URL： https://www.sophia.ac.jp/jpn/studentlife/scholarship/scholarship_0001.html
ディレクトリ： ホーム＞キャンパスライフ＞奨学金情報＞奨学金案内「学生相談の総合案内」
URL： https://www.sophia.ac.jp/jpn/studentlife/support/soudan_madoguchi.html
ディレクトリ： ホーム＞キャンパスライフ＞学生生活サポート＞学生相談の総合案内

コ その他（教育上の目的に応じ学生が修得すべき知識及び能力に関する情報，学則等各種規程，設置認可申請書，設置届出書，設置計画履行状況等報告書，自己点検・評価報告書，認証評価の結果 等）
上記アからケの教育研究活動の基本情報の他に、法人の基本情報、自己点検・評価や認証評価関する情報、設置認可・届出に関する情報等については、本学ウェブサイト上の「上智大学の教育研究活動等の情報公表」の「１０．教育上の目的に応じ学生が修得すべき知識及び能力に関する情報」「１３．教員養成に関する情報の公表」「１４．財務情報、寄附行為等（学校法人上智学院）」「１５．内部質保証、自己点検・評価、認証評価等」「１６．設置認可申請書・届出書および履行状況報告書」「１７．その他の情報」というページに取りまとめ、公表している。
同ページには、基本統計（上智学院統計資料）、法人組織図、財務情報及び設置認可申請書・届出書及び履行状況報告書、大学評価（認証評価）結果、法科大学院認証評価結果、自己点検・評価報告書等が掲載されている。
また、学則は下記ページにPDFファイル形式で掲載している。
「学則（学部・大学院）」
URL： https://www.sophia.ac.jp/jpn/studentlife/risyu/gakusoku.html
ディレクトリ： ホーム＞キャンパスライフ＞授業履修／教務／証明書の発行＞学則（学部・大学院）-設置の趣旨（本文） - 40 -

⑯ 教育内容等の改善のための組織的な研修等
教員の資質の維持向上のため、大学全体の活動として学務担当副学長を委員長とする「上智大学ファカル
ティ・ディベロップメント委員会」を設けている。組織的な研修は、本委員会ではFDプログラムと称しており、大学の教育改革に精通している学外者の講演会や授業改善を目的としたワークショップ等を開催している。2021年度は年間7回のFD委員会が主催・共催する全学規模のFDプログラムを実施した（【資料43】）。
また、平成28年度の大学設置基準改正以降、SD活動の強化にも着手している。建学の理念・教育精神のあり方を再認識する機会として、本学の経営母体であるカトリック修道会イエズス会の関係者を講師に招いた研修会も定期的に実施している。2019年度には本学の経営母体であるカトリック・イエズス会出身のローマ
教皇フランシスコを四谷キャンパスに招聘し、特別研修会を開催するにも至っている（【資料44】）。
また、大学の教育改革の現況を広く共有する機会として、「教学の方針・進捗に係る説明会」を年に複数回職員も対象に含めて開催し、学長や各担当副学長から本学が進める改革についてその進捗状況や背景を丁寧に説明すると同時に、高等教育行政の現状などを把握する機会としている（【資料45】）。
本学位プログラム独自の活動としては、応用データサイエンス学位プログラムファカルティ・ディベロッ
プメント委員会（以下、同委員会）を設け、カリキュラム、授業内容、成績評価などに関して改善を図っていく。
同委員会の活動内容としては、次の事項を行う。
•

授業アンケート結果を本学位プログラム所属教員にフィードバックする。また、アンケート結果から
学位プログラム内の授業等における問題点を抽出し、同委員会へ報告、授業改善の提案を行う。

•

担当委員が準備した課題をテーマとし、出席者相互の意見交換を行う。同委員会で検討した内容を応用データサイエンス学位プログラム運営委員会へ報告し、授業改善へと繋げる。

以上-設置の趣旨（本文） - 41 -